基于粗糙集属性约简的数据挖掘技术

粗糙集理论（Rough Set）是波兰学者Z.PAWLAK提出的一种新的软计算方法，它在处理含噪声、不完整、不精确的信息方面具有独特的能力，已成为数据挖掘技术的一个主要方法，在许多科学与工程领域中得到了广泛的应用。本文着重介绍粗糙集的基本思想，并以一个具体的属性约简算法和实例介绍了它在数据挖掘，特别是在数据浓缩和规则提取中的应用。     

变精度属性约简及其在决策表规则提取中的应用

本文介绍粗糙集变精度属性约简的概念，并提出了相应的算法。利用变精度属性约简可以有效地处理带噪声的决策表，对决策表进行一定精度下的浓缩以及提取带不确定因子的近似决策规则。文中给出一个具体的实例加以说明。