[发明专利]一种基于粗糙集的数据挖掘算法无效
| 申请号： | 201310054842.0 | 申请日： | 2013-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN103150354A | 公开（公告）日： | 2013-06-12 |
| 发明（设计）人： | 王少夫 | 申请（专利权）人： | 王少夫 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 233100*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 为了完善异常点的检测算法，基于粗糙集理论与一定的数据挖掘技术，提出了一种针对异常点的数据挖掘的方法。利用粗糙特征选择方法，采用相似知识粒度的距离度量，研究不确定信息，在减少数据特征的同时还保留其性能。然后再对给定的特征值对对象进行排序，以提高计算复杂性。最后通过在淋巴数据集上进行了实验分析。结果表明，该数据挖掘算法可以把大部分异常点检测出来。同现有的算法相比较，此算法对异常点的检测性质提高了10％～20％左右，表现极大的优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粗糙 数据 挖掘 算法 | ||
【主权项】：
一种基于粗糙集的数据挖掘方法，其特征在于：该方法首先是根据粗糙集理论与一定的数据挖掘技术，提出了一种针对异常点的数据挖掘的方法。利用粗糙特征选择方法，采用相似知识粒度的距离度量，研究不确定信息，在减少数据特征的同时还保留其性能。然后再对给定的特征值对对象进行排序，以提高计算复杂性。最后通过在淋巴数据集上进行了实验分析。结果表明，该数据挖掘算法可以把大部分异常点检测出来，可以很好地进行有用信息的数据挖掘。
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