【摘 要】
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不完备信息系统广泛地存在于日常实际数据中(如带有缺失只的数据库、集成的数据仓库),在通常的数据预处理阶段,将不完备信息系统通过各种方法进行完备化,但这会使得原始数据和通过数据挖掘而获得的知识存在不同程度的失真.2001年J.Stefanowski区分了不完备信息系统的两个不同语义:"遗失值"语义和"缺省值"语义,他引入了非对称相似关系(non symmetric similarity relati
【机 构】
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浙江师范大学信息学院,浙江金华,321004 浙江树人大学基础部,杭州,310015
【出 处】
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第五届中国Rough集与软计算学术研讨会
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不完备信息系统广泛地存在于日常实际数据中(如带有缺失只的数据库、集成的数据仓库),在通常的数据预处理阶段,将不完备信息系统通过各种方法进行完备化,但这会使得原始数据和通过数据挖掘而获得的知识存在不同程度的失真.2001年J.Stefanowski区分了不完备信息系统的两个不同语义:"遗失值"语义和"缺省值"语义,他引入了非对称相似关系(non symmetric similarity relation)"缺省值"语义,而且通过相似关系(similarity relation)、容差关系(tolerance relation)获取了更多有关"遗失值"的信息.本文将基于容差关系、非对称相似关系建立多个粗糙集上下近似表达式并进行分析,选择适当的粗糙集上下近似表达式以提高分类能力.
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