数据仓库技术与应用

数据仓库是９０年代初提出的概念，是一个作为决策支持系统和联机分析（ＯＬＡＰ）的结构化数据环境，数据仓库对传统数据库的数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织，它在发达国家的金融、电讯、证券、保险、零售业也广泛应用，随着我国经济体制的变化、在我国有广泛的应用前景。     

基于粗糙集(Rough set)的数据挖掘及其实现

本文讨论了基于粗糙集的数据挖掘方法，并对传统方法进行了优化，给出了具体的实现步骤，通过实例演示了这一步骤。     

一种基于Rough Sets带不确定因子的属性约简算法

粗糙集作为数据挖掘工具,主要通过分类数据得到预测型知识,但分类规则过于严格,使得挖掘结果可能会损失一些有价值的规则,本文引入带不确定性因子的决策系统UFDS,在该系统中根据统计结果和领域知识为每一对象赋以不确定度k和重要度p,并对传统等价类划分进行扩充,成为重要类和负类,在此基础上提出了带不确定因子的属性约减算法.