[发明专利]一种基于决策表的模糊粗糙单调依赖数据挖掘方法

摘要

本发明参照模糊粗糙集的理论，提出一种基于决策表的模糊粗糙单调依赖数据挖掘方法，通过区间映射，重新定义了基于决策表的模糊单调依赖概念，用于挖掘条件属性和决策属性之间的模糊单调依赖关系，提出用模糊单调关系挖掘出对决策输出的增多或减少有重要影响的条件输入属性，而等价关系等方法由于自身的局限性不容易在输入与输出之间建立模糊单调关系，而模糊单调关系在复杂的输入输出环境中比等价关系和严格单调关系更加普遍，因此这种新方法改善了已有方法的局限性。

主权项

1.一种基于决策表的模糊粗糙单调依赖数据挖掘方法，其特征在于，包括：决策表根据决策属性值按行进行排序，则第一决策属性集合D重新排序后获得第二决策属性集合，则第一条件属性集合重新排序后获得第二条件属性集合；将第二决策属性集合划分为2≤p<n个区间，并计算出相邻区间的距离和各个区间的中心点，得到区间集合Ω={Ω₁、Ω₂、…Ω_p}，并根据映射关系对第二条件属性集合划分区间，得到区间集合Γ={Γ₁、Γ₂、…Γ_p}，其中p为区间数，n为决策表的对象数；从p到2循环计算出第二条件属性集合的每个P值下隶属函数的值；根据所述每个P值下隶属函数的值判断决策属性与条件属性是否是模糊单调依赖关系，若隶属函数的值为0，则不是模糊单调依赖关系，不记录P值，若不为0则是模糊单调依赖关系，并根据所记录的P值求出所有对应的隶属函数值中的最大值并记录其对应的P值；根据所述隶属函数的最大值计算出干扰因素的稳定作用范围；求出所述决策属性和条件属性的约简属性，对决策表数据进行挖掘求出最优数据。