大规模复杂数据集的约简方法  

Reduction Method for Mining Large-scale Complex Datasets

作　　者：张诤[1,2] 王惠文[2] 

机构地区：[1]甘肃省委党校信息中心,兰州730070 [2]北京航空航天大学复杂数据分析研究中心,北京100083

出　　处：《计算机工程》2010年第23期13-15,18,共4页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70810307010)

摘　　要：对样本点数量巨大、用于刻画对象特征的指标众多、带有时空动态特性、包含大量噪声等特点的大规模复杂数据集进行定义。针对大规模复杂数据集的挖掘要求,结合统计分析、粗糙集、模糊集理论中的数据约简思想和方法,提出一种基于样本模糊聚类和粗糙集属性约简的大规模复杂数据集约简方法。This paper gives the definition of large-scale complex dataset with characteristics of large,multi-attribute,temporal and spatial,rough.For the problem of large-scale complex dataset mining,according to theory of data reduction of statistics,rough set,fuzzy set,an efficient method is proposed to reduce large-scale complex data based on fuzzy clustering and attribute reduction of rough set.

关 键 词：大规模复杂数据 数据挖掘 数据约简 粗糙集 模糊集 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]