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粗糙集理论在数据挖掘中的应用研究

作　者: 王超
导　师: 罗可
学　校: 长沙理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘 粗糙集 K-means聚类算法 属性约简 粒子群算法 限制容差关系
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


粗糙集理论是一种能够很好处理不确定信息的数学工具。近年来，粗糙集理论在数据挖掘领域得到了越来越多的应用。聚类与属性约简一直是数据挖掘技术中的重点与难点，如何进一步地提高粗糙集理论在这方面的利用率具有十分明确的意义。本文的研究工作如下：1.在给出了聚类的基本定义和方法之后指出了经典k-means算法的不足，利用粗糙集理论优秀的边界数据处理能力和粒子群算法全局搜索能力强的特点，提出了一种基于改进粒子群算法的粗糙聚类方法。实验表明，该方法对聚类过程中的边界处理能力更强，与同类方法相比，其准确性和稳定性都更高。2.首先介绍了两大类常用的属性约简方法并简要分析了各自代表算法的特点，然后指出了当前大多数基于属性核的约简方法不能处理不完备信息系统的不足，进而利用限制容差关系构造了一种改进的区分矩阵，在此基础之上提出了一种基于限制容差关系的属性约简方法，最后通过实例对比指出该算法与同类方法相比能够保证所求约简为相对最小约简。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 研究的背景和意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
    1.2.1 数据挖掘的研究现状  10-11
    1.2.2 粗糙集理论的研究现状  11-12
  1.3 本文的主要工作  12
  1.4 本文的组织  12-14
第二章 粗糙集理论基础  14-25
  2.1 粗糙集的基本概念  14-18
    2.1.1 知识和不可分辨关系  14-15
    2.1.2 粗糙集的定义与表示  15-16
    2.1.3 粗糙度与分类质量  16-18
  2.2 粗糙集理论在不完备信息系统中的扩充  18-22
    2.2.1 容差关系  18-19
    2.2.2 非对称相似关系  19-20
    2.2.3 量化容差关系  20
    2.2.4 限制容差关系  20-22
  2.3 粗糙集属性约简  22-23
    2.3.1 绝对约简  22
    2.3.2 相对约简  22-23
  2.4 小结  23-25
第三章 基于粒子群算法和粗糙集的聚类算法  25-37
  3.1 聚类分析基本概念  25-30
    3.1.1 聚类的形式化描述  25
    3.1.2 聚类分析中的基本数据结构  25-26
    3.1.3 相似度度量方法  26-28
    3.1.4 聚类分析中的主要算法  28-29
    3.1.5 K-means 聚类算法概述  29-30
  3.2 粒子群优化算法概述  30-31
    3.2.1 粒子群优化算法简介  30-31
    3.2.2 粒子群优化算法的特点与不足  31
  3.3 基于粒子群算法的粗糙聚类方法  31-36
    3.3.1 问题提出  31-32
    3.3.2 改进的 PSO 算法  32
    3.3.3 算法设计思想  32-35
    3.3.4 仿真实验  35-36
  3.4 本章小结  36-37
第四章 不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法  37-51
  4.1 几类常用的属性约简方法  37-43
    4.1.1 基于区分矩阵的属性约简方法  37-40
    4.1.2 启发式属性约简方法  40-43
  4.2 问题的引出  43-44
  4.3 限制容差关系下核属性的计算方法  44-46
    4.3.1 不完备信息系统中基于限制容差关系的改进区分矩阵  44-45
    4.3.2 限制容差关系下核属性求取算法  45
    4.3.3 算法复杂度分析  45-46
  4.4 限制容差关系下非核属性序的度量方法  46-47
    4.4.1 限制容差关系下核属性的进一步研究  46-47
    4.4.2 非核属性的排序方法  47
  4.5 限制容差关系下的基于属性核的约简算法  47-48
    4.5.1 算法描述  47-48
    4.5.2 算法复杂度分析  48
  4.6 算法实例分析  48-50
  4.7 本章小结  50-51
第五章 结论与展望  51-52
  5.1 论文总结  51
  5.2 工作展望  51-52
参考文献  52-55
致谢  55-56
附录 （攻读硕士学位期间发表论文目录）  56-57
摘要  57-60
Abstract  60-63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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