一种基于数据聚类的信息粒化方法

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1、．1397GAthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterAMethordforInformationGranulationBasedonDateClusteringCandidate：LeiCongcong一Supervisor：Prof．DaiNingProbabilityandMathematicalStatisticsDepartmentofMathematicsApril2010I■■r—I原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成

2、果．除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果．对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明．本声明的法律责任由本人承担．学位论文作者：t国秘修日期：P年5月31日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学．根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论

3、文．本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学．保密论文在解密后应遵守此规定．学位论文作者：c霭移私日期：f。铽月31日摘要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l一邻域系统的构造，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．关键词t聚类粒计算粗糙集邻域系

4、统嵌套属性约简correspondwiththenestedstructureofinformationgranular．Keywords：clusteringgranularcomputingroughsetneighborhoodsystemattributereduction目录引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1第一章预备知识§1．1粒计算简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4§1．2粗糙集理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6§1．3邻域系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．9§1．4

5、聚类分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11第二章信息系统中的数据粒化§2．1基于区间分析的超盒模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．15§2．2从数据集到数据粒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19第三章基于数据粒的层次信息粒化§3．1从数据粒到信息粒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．24§3．2从数据粒的嵌套结构到信息粒的嵌套结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．26§3．3基于数据粒的属性约简⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3l参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯．．32致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．34————————————————————————_—————————_—’————————I___I_●______——’___———___—_-_—————————●-●——————————_引言数据和模式是我们信息社会文化结构的重要组成部分，面对这些大量的数据，人们希望能弄懂它的含义，从中的到自己所需要的知识．于是我们需要找到一个工具，这个工具能有助于我们理解数据并做出明智决策．聚类是一种理想的探知数据空间的工具，因为它能探入数据空间并发现其中的数据结构，对数据进行区

7、分和分类．这一过程是以相似性作为划分准则的．在我们的现实生活中时时处处都在产生数据聚集，理解这些数据、揭示其中的基本现象、可视化其主要的趋势是数据分析、数据挖掘的主要任务．聚类分析【1][2113114115】是多元分析的一种，它把一个没有类别标记的样本集按照某种准则划分为若干个类，使相似的样本尽可能归为一类，而不相似的样本划分到不同的类中．传统的聚类分析将每个对象严格的划分到某一类中，是一种硬划分．而实际上大多数对象并没有严格的属性，它们在形态和类属方面具有中介性，因此不适合硬划分．于是人们开始使用一种基于模糊集理论的模糊的划分方式处理聚类问题，并称

8、之为模糊聚类分析．基于这种聚类思想的聚类分析方法人们能够得到样本属于各个类别的不确定程度。建立