基本信息

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文档摘要

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融合粗糙集与模糊集理论的属性约简算法创新研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为众多领域关注的焦点。数据挖掘作为一门交叉学科，融合了统计学、机器学习、数据库等多学科知识，旨在从大规模数据集中发现潜在模式、规律和知识，为决策提供有力支持。

在数据挖掘过程中，属性约简是一个至关重要的环节。实际应用中的数据集往往包含大量属性，其中一些属性可能是无关紧要或冗余的。这些多余的属性不仅会增加数据存储和计算的负担，还可能引入噪声，降低数据挖掘算法的效率和准确性。属性约简的目的就是在不损失关键信息和分类能力的前提下，去除这些无关或冗余