粗糙集理论毕业论文_坤哥毕业设计

本文介绍了粗糙集理论、神经网络理论、数据挖掘理论、以及MATLAB和神经网络工具箱。实现了一个基于粗糙集理论的数据挖掘算法，研究了其性质、特点，并应用该算法对用高选择迷走神经切断术(HSV) 方法治疗后的十二指肠溃疡病人的疗效进行关键属性特征的提取

第1章引言 1

第2章粗糙集理论介绍 3

2.1背景 3
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2.2 粗糙集理论的产生 3

2.3 粗糙集理论的数学描述 4

2.4 粗糙集理论所处理的问题 6

2.5 粗糙集理论的特点 6

2.6 粗糙集主要方向 7

第3章神经网络理论简介 10

3.1 神经元模型的提出 10

3.2 神经网络的工作原理 10

3.3 神经网络的特点 11

3.4 几种典型神经网络简介 12

3.5 展望 15

第4章数据挖掘简介 16

4.1 数据挖掘的产生背景 16

4.2 数据挖掘的发展现状及前景展望 17

4.3 数据挖掘的过程，任务与建模 18

4.4 数据挖掘算法 20

第5章 MATLAB以及神经网络工具箱简介 24

5.1 MATLAB的概况 24

5.2 MATLAB产生的历史背景 24

5.3 MATLAB的语言特点 26

5.4 MATLAB神经网络工具箱简介 28

第6章算法的MATLAB实现 29

6.1已经进行的工作和取得的成果 29

6.2算法的MATLAB实现 30

6.2.1输入样本数据 30

6.2.2离散化处理 30

6.2.3属性约简 31

6.3效果分析及对后续分类算法的影响 40

6.3.1 评价上述算法的效果 40

6.3.2 后续分类算法的影响 41

第7章总结 42

参考文献 43

致谢 44

附录：离散化代码 45

外文资料原文 52

译文 55

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在实施数据挖掘之前先制定采取什么样的步骤,每一步做什么,达到什么样的目标,是非常必要的。通用的数据挖掘系统大致分为两种类型,一种是Fayyad总结提出的过程模型,另一种是遵循Crisp-DM标准的过程模型。

Fayyad过程是一个高级处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识.它包含多个处理步骤,各个步骤之间互相影响反复调整,形成一种螺旋上升的过程.其过程包括以下几个步骤[6]:

(1)确定挖掘目标,了解应用领域和相关知识,从用户的观点出发确定数据挖掘的目标。

(2)建立目标数据集。从现有的数据中，确定哪些数据是与本次数据分析任务相关的。

(3)数据清洗和预处理。对选择的数据，需要进行数据清洗工作，将数据变成干净的数据。

(4)数据降维和转换。

(5)数据挖掘算法。

(6)模型的评价和解释。

Crisp-DM过程注重数据挖掘技术的应用，解决了Fayyad过程存在的两个问题。从数据挖掘技术应用的角度划分数据挖掘任务，将数据挖掘技术和应用紧密结合，更加注重数据挖掘模型的质量和如何与业务问题相结合。

数据挖掘中最常见的任务包括以下几类：分类、聚类、相关性分析、偏差分析（也称孤立点分析）等。

分类是数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类的目的是提出一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类和回归都可用于预测。预测的目的是从历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。和回归方法不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出则是连续值。

聚类是根据数据的不同特征，将其划分为不同的数据类。它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小，而不同类别上的个体间的距离尽可能的大。以上内容只是粗糙集理论毕业论文作品的部分资料介绍,如果了解更多详情请联系客服QQ:80072749

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