基于连续属性离散化的属性偏序理论的知识发现

代理获取

页面导航

目录
摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

计算机技术的迅猛发展和数据库系统的普遍使用，给人们提供了强有力的平台，去更好地利用信息技术进行生产，而且搜集和检索数据的能力也有显著提高。丰富多样的信息感知和采集设备引领我们步入大数据时代。然而，采用什么样的手段和技术从海量数据中发现对决策非常有价值的规则和知识，成为前沿科技亟需解决的关键问题。数据挖掘与机器学习作为处理数据的重要手段，已然成为当今研究的一个热点问题。但是，许多知识发现和数据挖掘的算法得以进行的先决条件就是所要处理的属性值是离散值，而在现实生活中得到的数据常常是连续属性，所以必须对连续属性进行离散化处理。
　　本文通过以UCI数据集的知识发现和规则提取为基础，通过主流连续属性离散化方法的对数据集中的多维属性值进行离散化处理，并且以形式概念分析理论的形式背景的可视化表达为重要手段，运用离散化处理后的数据结果构建二值形式背景，以形式背景分层优化和属性偏序结构图生成方法为关键环节，生成不同数据集的属性偏序结构图，进行知识的规则提取，通过与数据集的分布特点及类标签来比较，对离散化方案进行评估。主要内容如下：
　　1)建立了基于形式背景的知识表达原理的混合数据集成框架，实现各种数据在一个框架下可视化表示和基于属性偏序结构理论实现的数据挖掘。
　　2)研究了基于优化形式背景生成偏序结构原理的知识发现数学方法，生成了基于属性覆盖对象（或者对象覆盖属性）原理的数据偏序结构图。
　　3)针对现有离散化算法在高维数据处理中的局限性，研究了一种基于非线性降维技术的高维数据离散化方法-改进局部线性嵌入算法，实现基于连续属性离散化的属性偏序理论的知识发现。
　　本文通过对UCI数据集的降维及离散化处理后，有着更高精度的知识，简化了复杂的知识规则，对大数据的知识规则提取及可视化有重要意义。

著录项

作者
康燕茹;
展开▼
作者单位

燕山大学;

展开▼
授予单位燕山大学;
学科生物医学工程
授予学位硕士
导师姓名洪文学;
年度 2016
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP311.131;
关键词
属性偏序理论; 连续属性离散化; 知识发现; 数据挖掘;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于信息熵理论的连续属性离散化方法 [J] . 高建国 ,崔业勤 . 微电子学与计算机 . 2011,第7期
2. 一种基于粗糙集理论的连续属性离散化新算法 [J] . 李慧 ,闫德勤 ,韩丽 . 计算机应用研究 . 2010,第001期
3. 基于粗集理论的连续属性离散化方法及其在语音识别中的应用 [J] . 廖逢钗 . 绍兴文理学院学报 . 2007,第010期
4. 基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法 [J] . 黄晓莉 ,曾黄麟 ,王秀碧 . 重庆邮电大学学报（自然科学版） . 2006,第005期
5. 一种基于粗糙集理论的连续属性离散化方法 [J] . 陶志 ,许宝栋 ,汪定伟 . 东北大学学报（自然科学版） . 2003,第008期
6. 基于粗糙集理论的连续属性离散化算法研究 [C] . 蔡智 ,王煦法 ,蔡庆生 . 第一届中国Rough集与软计算学术研讨会 . 2001
7. 基于属性偏序结构理论的扶阳派医案知识发现 [A] . 张蕙缨 . 2019

基于连续属性离散化的属性偏序理论的知识发现

目录

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅