基于模糊工具箱和ROSETTA的粗糙集数据挖掘

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摘要：针对大量连续属性值的数据挖掘,提出了一种基于模糊工具箱和ROSETTA软件的粗糙集数据挖掘方法.在粗糙集理论的基础上,应用模糊工具箱中的模糊聚类方法离散分类连续属性值,并将其转化为粗糙集易于处理的知识表格.应用粗糙集数据挖掘软件ROSETTA对这些知识表格进行知识约简处理.通过约简知识属性和属性值,得到连续属性值的核心知识规则,并以实测数据为例,说明了该方法的实现过程和有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90452X/200718/25239363.html

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关键词：rosetta Rose 数据挖掘 粗糙集 ROS 模糊工具箱 Rosetta 粗糙集 数据挖掘