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文档摘要

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粗糙集与概念格：属性约简的理论、方法及应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的知识成为了学术界和工业界共同关注的焦点。在知识发现和数据分析领域，粗糙集和概念格作为两种重要的理论工具，各自发挥着独特的作用。

粗糙集理论由波兰学者Pawlak于1982年提出，是一种处理不精确、不一致与不完全数据的数学工具。它通过上近似、下近似等概念对不确定性知识进行刻画，在保持分类能力不变的前提下，能够有效地去除数据中的冗余信息，获取决策规则。在医疗诊断领域，可利用粗糙集对患者的症状、检查结果等大量数据进行分析，约简不必要的属性