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廈門大學數據挖掘rough集與數據庫壓縮-資料下載頁

2026-07-23 12:53本頁面

【導讀】第四章Rough集基本理論與。§數據庫中事務性的壓縮及分析。§事務數據庫的列聯描述。目前，我們已經充分地意識到，在信息系統中的。信息積累越來越大，這樣給數據的準備帶來困難，給。數據挖掘階段的開采工作帶來了不便.為此解決信息。系統中信息量膨脹的問題，就顯得尤為重要了.探討。數據庫的壓縮是解決這一問題的有效方法，它是將一。無疑可以設想壓縮后的數據庫，重新組合而產生新的。決策規則，這類決策規則的前提信息和結論信息可能。不同于壓縮前的任何一條決策規則，但它們經過推理。和統計推斷而得到相同或相近的結果.務項性數據庫，根據不同的研究目的，可以。對研究對象進行刪減；可以對屬性集中的條。為對數據庫所提供的信息進行深入的統計分。目前，Rough集理論及方法已成為當前數據挖掘。實際問題，我們試圖將統計思想與Rough集理論相。庫壓縮的目的.為此，我們有必要了解Rough集的基。Rough集理論是波蘭華沙理工大學ZdzislawPawlak教授于。無法確定的個體都歸屬于邊界線區域，而這種邊界線區域被定義

　　

【正文】度是根據論域中樣例來得到的，不依賴于人的先驗知識 ( Cios, K. J., Pedrycz, W. and Swiniarski, R. W. (1998), Skowron, A. (2020)).如用癥狀描述某醫院的患者時，有些癥狀對患者的診斷有較大的影響 .為了計算這些屬性的重要度，可以采取逐個屬性項被去掉后，檢測這個系統在作決策或數據分類時，是否會因為移掉了這個屬性而被改變？如果去掉了這個屬性后將改變作決策和分類，則說明該屬性的強度大，即重要性高；反之說明，該屬性的強度小，即重要性低 . 問題 2— 基于相依性的屬性壓縮問題 3— 屬性項的廣義線性分析及壓縮問題 4— 基于多重相關性的屬性項壓縮 167。實證分析（移動通訊用戶消費分析）問題 1— 確立移動手機用戶信息系統問題 2— 移動手機用戶數據庫的壓縮參考文獻本章結束

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