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知识挖掘与它的链式特征
1
作者 孟令存 刘月兰 郝秀梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第19期42-44,共3页
利用S-粗集与它的属性迁移,提出f、知识、挖掘度概念,讨论了属性迁移与知识挖掘的数量关系;给出了f、知识链式定理和f、知识最小、最大挖掘度定理。最后,给出了"f知识挖掘的实例分析。
关键词 单向S-粗集 属性迁移 挖掘度 挖掘定理
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基于单向S-粗集的数据分层挖掘
2
作者 邱育锋 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期184-188,共5页
S-粗集(Singular rough sets)是对Pawlak Z粗集的改进,单向S-粗集(One direction singular rough sets)是S-粗集的基本形式之一.利用单向S-粗集,本文给出数据属性,数据分层挖掘概念,数据分层挖掘序定理,合成数据分层挖掘定理,及数据分... S-粗集(Singular rough sets)是对Pawlak Z粗集的改进,单向S-粗集(One direction singular rough sets)是S-粗集的基本形式之一.利用单向S-粗集,本文给出数据属性,数据分层挖掘概念,数据分层挖掘序定理,合成数据分层挖掘定理,及数据分层挖掘准则,利用这些结果,给出应用.说明单向S-粗集是动态数据分层挖掘研究的一个新工具. 展开更多
关键词 单向S-粗集 数据分层挖掘 分层挖掘度 分层挖掘定理
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