基于Rough集的数据挖掘中数据库的归约及应用
数据挖掘的首要工作是数据的准备,数据的准备包括:数据选取、数据预处理和数据变换.对于真正的大型数据集来讲,在数据挖掘过程中,给数据挖掘阶段的开采工作带来了困难.探讨数据库的归约是解决这一问题的有效方法,所谓数据归约是把用来挖掘的海量数据集进行归约,丢掉一些无关或多余的信息,重新组合而产生比原数据集小得多的新数据集,但仍接近原数据集的完整性.为了更好地解决数据挖掘理论及实际问题,本文将Rough集理论与统计思想相结合,提出一些行之有效的方法,探讨信息系统数据库的归约问题,并给出一个应用实例.
Rough集理论 数据挖掘 数据库 归约问题
李相朋 谢春娣 刘清
武汉科技学数理系,武汉,430073 南昌大学计算机系,南昌,330029
国内会议
辽宁鞍山
中文
29-32
2005-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）