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基于粗糙集(Rough Set)的约简系统软件

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简介:
本简介介绍了一款基于粗糙集理论开发的约简系统软件。该工具旨在通过自动化过程进行属性约简,以简化数据集并提取核心信息,适用于数据分析和知识发现等领域。 现有的大部分数据库系统如SQL Server具备高存取效率、存储空间利用率高以及适合大规模数据存储的优点。因此,在实现粗糙集的集合操作时选用SQL语言,并采用高性能的数据库管理系统进行数据挖掘,从而既能高效处理大量数据又能获取有价值的知识。 该系统基于VC#.NET和SQL Server开发,为了提高性能,所有数据库操作均通过SQL Server存储过程完成,再由VC#.NET程序调用这些存储过程。此系统的运行环境为:Pentium 4 1.80GHz处理器、512MB内存、20GB硬盘空间及MicroSoft Windows XP Service Pack 2操作系统,并使用了MicroSoft .NET Framework SDK v1.1和Microsoft SQL Server 2000。 系统主要处理信息系统与决策表,可以从不同数据源获取所需的数据集合并输入至系统中以便于操作。用户可以通过选取属性集(包括条件属性及决策属性)生成新的信息系统或决策表,并将其保存到当前的操作表内进行预处理工作。接下来运用适当的约简方法(如正域、差别矩阵和信息熵等),完成对属性的简化过程,随后分析这些结果以确保其准确性和独立性。 对于决策表而言,在执行值约简生成规则集之后,还可以通过输入新的对象集合来验证所生规则的有效性。

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客服
客服
  • (Rough Set)
    优质
    本简介介绍了一款基于粗糙集理论开发的约简系统软件。该工具旨在通过自动化过程进行属性约简,以简化数据集并提取核心信息,适用于数据分析和知识发现等领域。 现有的大部分数据库系统如SQL Server具备高存取效率、存储空间利用率高以及适合大规模数据存储的优点。因此,在实现粗糙集的集合操作时选用SQL语言,并采用高性能的数据库管理系统进行数据挖掘,从而既能高效处理大量数据又能获取有价值的知识。 该系统基于VC#.NET和SQL Server开发,为了提高性能,所有数据库操作均通过SQL Server存储过程完成,再由VC#.NET程序调用这些存储过程。此系统的运行环境为:Pentium 4 1.80GHz处理器、512MB内存、20GB硬盘空间及MicroSoft Windows XP Service Pack 2操作系统,并使用了MicroSoft .NET Framework SDK v1.1和Microsoft SQL Server 2000。 系统主要处理信息系统与决策表,可以从不同数据源获取所需的数据集合并输入至系统中以便于操作。用户可以通过选取属性集(包括条件属性及决策属性)生成新的信息系统或决策表,并将其保存到当前的操作表内进行预处理工作。接下来运用适当的约简方法(如正域、差别矩阵和信息熵等),完成对属性的简化过程,随后分析这些结果以确保其准确性和独立性。 对于决策表而言,在执行值约简生成规则集之后,还可以通过输入新的对象集合来验证所生规则的有效性。
  • MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了粗糙集理论的应用工具,实现了属性约简算法的有效计算与分析,提高了数据处理和决策效率。 分享粗糙集约简代码给大家,希望这段代码详细、清晰且易于理解。
  • RSES: Rough Set
    优质
    RSES是一款运用粗糙集理论开发的软件工具,旨在为用户提供数据分析、知识发现及决策支持等功能。通过简化和处理不完整或不确定的数据,该软件帮助用户挖掘数据中的潜在模式与规则。 一款优秀的Rough set软件能够进行属性约简、属性值约简、规则提取以及离散化处理,并且包含了许多UCI数据集。
  • ROSETTA_属性源码
    优质
    简介:本资源提供基于粗糙集理论的ROSETTA软件及其属性约简算法的源代码,适用于数据挖掘与机器学习中的特征选择和降维。 粗糙集属性约简的集成化软件可以在Windows XP上运行,界面简洁且软件轻量。
  • matlab_shuxingyuejian_.rar_matlab_属性_属性_
    优质
    本资源为MATLAB实现的属性约简与粗糙集相关算法代码。适用于研究和学习数据挖掘、机器学习中特征选择的应用场景,帮助用户理解和应用复杂的数据处理技术。 属性约简(MATLAB算法)有实例讲解。
  • 算法源码
    优质
    本项目提供多种基于粗糙集理论的属性约简算法源代码实现,适用于数据挖掘、机器学习等领域中特征选择与降维问题。 这段文字描述了一个关于粗糙集的约简算法源码,该源码是用Matlab编写的。
  • 属性
    优质
    《粗糙集中的属性约简》一文探讨了如何通过减少数据中的冗余信息来简化决策过程,是研究复杂信息系统的重要工具。 属性约简(Attribute reduction),又称特征选择,旨在剔除冗余属性或特征以实现降维效果。它是机器学习与模式识别等多个领域的关键研究课题之一。粗糙集理论作为一种刻画不完整性和不确定性的数学工具,能够有效分析和处理各种不完备信息,包括不精确、不一致及不完整的数据,并主要关注属性约简和规则提取的研究。因此,基于粗糙集的属性约简技术已成为当前学术界的重要热点领域。本报告将根据作者的相关研究工作与发表论文内容,重点介绍基于属性重要性的属性约简方法、基于属性相似度的属性约简以及利用进化计算进行高维数据中的属性约简等内容。
  • 属性
    优质
    《粗糙集中的属性约简》一文探讨了如何在保持分类能力不变的前提下,简化数据集合中不必要的信息,提高数据分析效率。 该程序实现了基于正域的属性约简方法以及基于属性重要度的属性约简算法。
  • MATLAB属性算法
    优质
    本研究运用MATLAB开发了高效的粗糙集属性约简算法,旨在优化数据处理效率与准确性,适用于复杂数据分析和决策支持系统。 在进行多维数据分析时,可以采用降维方法来简化数据结构。此外,利用粗糙集理论对数据进行约简也是有效的方法之一。为了评价这些处理后的数据,可以选择权重较大的特征来进行分析。
  • 属性算法
    优质
    《粗糙集的属性约简算法》一文探讨了如何通过减少数据中的冗余信息来优化决策过程的方法,介绍并分析了几种经典的和新型的属性约简技术及其应用。 粗糙集属性约简算法对于充分理解粗糙集属性约简具有重要的指导意义。