基于模糊粗糙集的数据分析模型与算法研究

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1、＊分类编号：单位代码：１０１６７：密级：学号２０１００００１５７硕士学位论文论文题目：基于模糊粗糙集的数据分析模型与算法研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤａｔａＡｎａｌｓｉｓＭｏｄｅｌａｎｄＡｌｏｒｉｔｈｍｙｇＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＲｏｕｈＳｅｔｇ作者姓名：冯唱指导教师：王长忠教授专业名称：应用数学研究方向：数据挖掘２０１５级学院年级：数理学院完成日期：２０１８年６月渤海大学研究生学院基于模糊粗糙集的数据分析模型与算法研究摘要今天的我们正处于信息化时代，信息化时代是当今时代发展的

2、大趋势，随之发展的网路信息技术，正以前所未有的发展速度伴随这我们生活的日常，大数据问题的实际应用问题亟待解决。对于大数据的处理已经成为数据挖掘方面的焦点问题。模糊粗糙集是一个用于特征选择的重要的粗糙集模型。经典模糊粗糙集使用模糊依赖函数作为特征选择的准则。然而，这个准则函数只能保持样本到决策类的最大隶属度，不能保证分类误差最小。在本文中，我们引入了新的特征选择标准来克服这个弱点。为了表征分类错误率，首先引入一类模糊二元关系来构造决策的模糊下近似和上近似。然后，引入新的依赖关系概念：错分率和内积依赖度来描述分类错误。基于此，提出了新的特征选择标准

3、来度量候选属性的重要性。提出的准则在保持最大依赖函数的同时还能保证最小分类误差。本文中所提出的属性约简算法理论推论和实验结果都可以证明,该特征选择算法明显优于其他的经典算法,特别是对于不同类别表现出很大程度重叠的数据集，降低了特征选择的复杂度的同时提高了样本的分类精度，具有一定的现实意义。[关键词]：模糊粗糙集;模糊相似关系;模糊内积依赖;分类错误率IRESEARCHONDATAANALYSISMODELANDALGORITHMBASEDONFUZZYSETAABSTRACTTodayweareinaneraofinformationizati

4、on.Theeraofinformationizationisageneraltrendofdevelopmentinthepresentage.Withthedevelopmentofnetworkinformationtechnology,weareatanunprecedentedpaceofdevelopment.Withtherealityofdailylifeandbigdataproblemsofourlifewaitingtobesolved.Forfeatureselection,fuzzyroughsetisanimport

5、antclassicalroughsetmodel.Fuzzyroughsetsusefuzzydependentfunctionasfeatureselectionstandard.However,thisstandardfunctioncannotguaranteetheminimumclassificationerrorwhilemaintainingthemaximummembershipofasampletoadecisionclass.Inthispaper,anewfeatureselectioncriteriaisintrodu

6、cedtoovercomethisweakness.Inordertocharacterizetheclassificationerrorratio,firstintroducetheclassoffuzzybinaryrelationstoconstructthefuzzyupperapproximationandlowerapproximation.Then,introducethenewdependencyconcept:usemisclassificationrateandinnerproductdependencetodescribe

7、classificationerrors.Basedonthis,weproposenewfeatureselectioncriteriaformeasuringimportanceofcandidateattributes.Theproposedcriterioncanguaranteetheminimumclassificationerrorwhilemaintainingthemaximumdependencefunction.Thealgorithmandexperimentalresultsshowthatthefeaturesele

8、ctionalgorithminthispaperoutperformssomeotherclassicalalgorithms,especially