基于粗糙集的不完備信息系統(tǒng)的處理方法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文以粗糙集理論為工具，不完備信息系統(tǒng)為對象，知識的獲取為目的，研究基于粗糙集理論對不完備信息系統(tǒng)進行知識獲取的方法。具體內(nèi)容包括不完備信息系統(tǒng)中粗糙集擴展模型的學習、缺失數(shù)據(jù)的填補和屬性的約簡。主要內(nèi)容概括如下：
　　（1）介紹了目前不完備信息系統(tǒng)中缺失數(shù)據(jù)填補的研究現(xiàn)狀，對其中填補效果較好的ROUSTIDA算法進行了分析，在此基礎上，提出了一種基于粗糙集雙聚類的缺失數(shù)據(jù)填補方法（MFBIB）。該方法利用雙聚類的特性弱化了對象之

2、間的容差關系，通過雙聚類完美簇的平均平方殘基為0，簇內(nèi)的屬性值波動一致的特點，對缺失數(shù)據(jù)進行填補。通過數(shù)學的分析，把尋找含有缺失值的最大完美簇的問題轉(zhuǎn)化為求解缺失對象與其它對象之間的最大相似屬性集的問題，進而以在相同的最大相似屬性集下的缺失值的眾數(shù)作為填補值。采用四組UCI數(shù)據(jù)集進行實驗，實驗結果表明MFBIB算法對比ROUSTIDA算法填補值平均更精確的比例是77.13％。
　　（2）介紹了不完備信息系統(tǒng)中兩種常見的屬性約簡算法

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