一种基于粗糙集带支持信息的挖掘算法  

A Rough Set Based Mining Algorithm with Support

作　　者：刘发升[1] 周学毛[2] 

机构地区：[1]南方冶金学院信息工程分院,江西赣州341000 [2]湖南大学计算机与通信学院,长沙410082

出　　处：《计算技术与自动化》2003年第4期37-40,共4页Computing Technology and Automation

基　　金：南方冶金学院博士研究基金资助。

摘　　要：本文根据直接利用粗糙集挖掘规则难以避免偶然性、以及求出所有约简与求最小约简的问题都是NP-难的问题,提出一种求精简规则的启发式算法DR。该算法根据实际数据挖掘的特点、充分利用属性支持信息直接从数据表中挖掘高支持度和描述长度小的规则集。算法DR计算简单,其效率主要与属性的个数相关,当属性取不同值的数目不大时是一个高效算法。In this paper a heuristic algorithm DR is presented for mining simplified rules to avoid the NP-hard problem that use rough set to mine simplified rules generally. DR makes full use of the support information in real world mining and mines rules with high support measure and short description length. The algorithm DR has a high efficiency with simple calculation when the number of different value that each attribute holds is not great.

关 键 词：数据挖掘算法 关系数据库 知识获取 知识约简 粗糙集理论 信息系统 数据表 

分 类 号：TP311.132[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]