廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘rough集與數(shù)據(jù)庫壓縮-文庫吧在線文庫
【正文】 策規(guī)則的前提信息和結(jié)論信息可能不同于壓縮前的任何一條決策規(guī)則，但它們經(jīng)過推理和統(tǒng)計推斷而得到相同或相近的結(jié)果 . 對數(shù)據(jù)庫壓縮的內(nèi)容有那些呢？針對事務(wù)項性數(shù)據(jù)庫，根據(jù)不同的研究目的， 可以對研究對象進行刪減；可以對屬性集中的條件屬性項進行壓縮；可以對屬性集的屬性值進行刪減 .另外， 在本章中， 還將探討如何將事務(wù)性數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)化為不同的列聯(lián)資料 ，為對數(shù)據(jù)庫所提供的信息進行深入的統(tǒng)計分析奠定基礎(chǔ) . 目前， Rough集理論及方法已成為當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘的主要方法之一 .如，信息系統(tǒng)表述 (Nelson, D. E.)，大型數(shù)據(jù)庫 Rough關(guān)系的描述 (Theresa, B., Frederick, E. P. and Gurdial, A. (1998))，數(shù)據(jù)規(guī)約以及規(guī)則生成 ( Walczak, B. and Massart, D. L. (1999))等 .為了更好地解決數(shù)據(jù)挖掘理論及實際問題， 我們試圖將統(tǒng)計思想與 Rou
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