一种基于数据聚类的信息粒化方法

A Methord for Information Granulation Based on Date Clustering

作者: 专业:概率论与数理统计 导师:戴宁 年度:2010 学位:硕士  院校: 郑州大学

Keywords

clustering, granular computing, rough set, neighborhood system, attribute reduction

        粒计算是一种基于结构化思想的不确定问题求解方法,构建信息粒与利用信息粒进行问题求解是粒计算的两项基本任务。本文基于数据空间中的聚类分析和层次化超盒模型,进行数据粒化,并通过1-邻域系统的构造,建立了一种与层次化超盒嵌套结构相对应的嵌套信息粒化方法,同时给出了相应的算法。进一步结合信息系统上的粗糙集模型,提出了对应于这种信息粒嵌套结构的属性约简概念。
    Granular computing is a kind of method for soluting uncertain problems based on structured thought. The tow basic tasks of granule computing are constructing the in-formation granular and soluting the problems by means of information granular.Based on the clustering analysis and hierarchical hyperbox model,this article constructing 1-neighborhood system, through this construction,it establishes a kind of nested information granulating method, which is corresponding with hierarchical hyperbox nested structure. Meanwhile, it presents a relative arithmetic.Furtherly, it combines with rough set model in the information system,and then it raised a new concept of attribute reduction which correspond with the nested structure of information granular.
        

一种基于数据聚类的信息粒化方法

摘要4-5
Abstract5
引言7-10
第一章 预备知识10-21
    §1.1 粒计算简介10-12
    §1.2 粗糙集理论12-15
    §1.3 邻域系统15-17
    §1.4 聚类分析17-21
第二章 信息系统中的数据粒化21-30
    §2.1 基于区间分析的超盒模型21-25
    §2.2 从数据集到数据粒25-30
第三章 基于数据粒的层次信息粒化30-37
    §3.1 从数据粒到信息粒30-32
    §3.2 从数据粒的嵌套结构到信息粒的嵌套结构32-34
    §3.3 基于数据粒的属性约简34-37
总结37-38
参考文献38-40
致谢40
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