邻域粗糙集模型的规则提取方法研究

摘要 邻域粗糙集是粗糙集理论中一种处理数值型数据的重要模型，而规则提取是数据挖掘中最重要和最关键的环节，由于数值型数据取值连续，目前在邻域粗糙集模型中的规则提取并没有系统化的方法，本文针对这一问题提出一种特殊的决策规则模型，首先通过对象集的形式来定义决策规则的前件，然后通过求取下近似的方法在邻域粗糙集模型中进行决策规则诱导，最后，通过距离度量来给出决策判别的方法.UCI实验结果表明本文提出的模型具有一定的可行性和合理性