基于属性依赖度分析的粗糙集数据挖掘方法应用

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摘要：目的采用粗糙集中的属性依赖度分析方法对胶合板缺陷检测数据进行分析，获得各属性对决策的不同作用，并得出各属性间的依赖关系．方法采用粗糙集属性依赖度分析方法对实验数据进行有效分析，挖掘出对决策分析影响大的属性，去掉对决策分析影响小的冗余属性，构造数据挖掘模型．结果从胶合板缺陷检测数据中挖掘出各属性对决策分析的影响程度以及各有关属性间依赖关系的知识，在胶合板缺陷检测数据集的17个属性中，得到了3个重要属性，5个对决策影响较小的属性．结论基于粗糙集属性依赖度的数据挖掘方法提高获取规则的快速性，降低计算的复杂度，增强规则的可解释性，取得良好的研究结果．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94749B/200905/31608334.html

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关键词：数据挖掘方法 数据挖掘 粗糙集 依赖度 数据挖掘模型 数据挖掘 粗糙集 属性依赖度 胶合板缺陷检测