基于粗糙集知识的离散化方法和约简算法的深度剖析与应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，如何从海量、复杂的数据中提取有价值的信息，成为了众多领域关注的焦点。数据挖掘、机器学习等技术应运而生，旨在从大量数据中发现潜在的模式和规律，为决策提供支持。然而，实际收集到的数据往往存在不精确、不确定和不完全的问题，这给传统的数据处理方法带来了巨大挑战。

粗糙集理论作为一种处理不确定性信息的数学工具，由波兰学者Pawlak于1982年提出。该理论的核心思想是利用上近似和下近似来描述一个不确定的概念或集合，通过不可分辨关系对论域进行划分，从而能够有效地