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针对从海量数据库中提取规则的计算速度慢、规则长度长的缺点,提出了一种新型数据库分解算法.利用粗糙集理论,从提高分类正确性和子数据库纯度的角度出发,提出了属性选择量度和分解过程终止量度.依照这些量度对数据库进行分解,得到具有一定支持度的规则集.得到的规则长度较短,决策分析的有效性高,同时有效地克服了噪声数据对粗糙集数据分析的影响.