基于概念格的分类规则提取研究

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随着数据库的不断增长,自动从数据库中获取有用的知识成为人们日益迫切的需要。概念格以其知识表示的直观、简洁和完备特点而受到研究者的关注,但概念格在结构构造和规则求解方面存在低效的缺点,本文从数据分类的角度研究概念格结构的简化问题,主要讨论有确定类别属性和无确定类别属性的两类分类问题。 有类别属性的分类的研究的重点讨论数据噪声的处理、概念格的重构、分类规则的简化问题,并对其中的有确定类别属性的相关算法进行实现。无确定类别属性的的分类问题讨论了类别属性的确定,以及根据确定的类别属性,在此基础之上引入支持率,讨论近似格的构造和有关近似格上规则求解的问题。
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