MATLAB实现数据挖掘：粗糙集与关联规则探讨

在【老生谈算法】文档中，作者探讨了如何使用MATLAB实现数据挖掘的过程，重点关注了一种特定的算法应用。数据挖掘的核心在于揭示隐藏在大量数据中的有价值信息，它结合了多种技术如机器学习、数理统计、神经网络等，其目的是通过知识发现(KDD)来提取模式，如分类、聚类、关联规则和序列模式等。 首先，确定数据挖掘的目标是至关重要的。这涉及到理解任务的范围，比如可能的目标是预测、分类或者发现潜在的关联。数据挖掘流程包括数据准备、挖掘过程和结果评估三个主要步骤，强调了数据预处理的重要性，如去除噪声、填充缺失值、去重以及数据类型转换，以便于后续的算法应用。 本文选择的算法基于粗糙集理论，这是一种处理不确定性和不完全信息的方法。它通过属性约简来构建决策表，同时采用后离散化策略处理连续属性，实现了效率和信息损失之间的平衡。为了衡量属性之间的相关性，引入了相对值条件互信息的概念，有助于优化挖掘过程。 具体到实现，作者选择了两个方向：一是寻找具有代表性的样本，二是发掘关键的条件属性。样本和属性的选择在这里起着关键作用，因为它们是挖掘过程中构建模型的基础。在MATLAB中，作者利用名为“CardiologyCategorical”的Excel文件中的源数据，将前200行作为训练样本，剩余的103行用于测试规则的有效性。 在预处理阶段，作者特别提到了对字符型数据的处理，例如将性别属性"Male"和"Female"转换为数值1和2，以及将"chestpaintype"中的某些类别转换为数值，便于后续的计算机处理。这一步骤通过在Excel中直接操作得以完成，并且生成了lisanhua.xsl文件，这是MATLAB能够识别和处理的数据格式。 该文档深入介绍了如何在MATLAB环境中运用粗糙集理论的属性约简方法进行数据挖掘，强调了数据预处理和样本选择在实际应用中的关键作用。通过这种实践，读者可以了解到如何有效地使用MATLAB工具处理数据并发现潜在的规律。