MATLAB实现数据挖掘：粗糙集理论与关联规则探索

"该资源是关于使用MATLAB实现数据挖掘的一种算法的PDF文档，主要讨论了数据挖掘的目的、算法说明以及数据预处理过程，并且在实际案例中应用了基于粗糙集理论的属性约简方法。" 一、数据挖掘的目的与应用 数据挖掘的目标在于从海量数据中提取出有价值的信息和知识，这涉及到多个学科的交叉，如机器学习、数理统计、神经网络等。知识发现（KDD）涵盖了从数据到知识的全过程，而数据挖掘是这个过程中的关键步骤，通过特定的算法（如分类、聚类、关联规则发现等）来揭示数据中的模式。 二、数据挖掘算法 在确定了挖掘任务后，选择合适的算法至关重要。文档中提到的算法与粗糙集理论相关，该理论用于处理条件属性的局部映射和不完备信息。通过属性约简和决策表方法，可以处理连续属性并衡量单个样本中条件属性的相关性。文档中提到的两种方法分别是寻找特殊样本和条件属性，这些样本和属性将用于发现关联规则。 三、数据预处理 预处理是数据挖掘的重要环节，包括去除噪声、填充缺失值、消除重复记录以及数据类型转换。文档中使用了一个名为“CardiologyCategorical”的数据集，包含303个样本和14个属性。数据被分为训练集和测试集，前200行作为训练，剩余103行用于测试。预处理阶段，非数字数据被转化为离散型数字，字符型数据如"Male"和"Female"分别用"1"和"2"表示，同时进行了数据的归一化处理，以便后续分析。 四、MATLAB在数据挖掘中的应用 MATLAB作为强大的数值计算工具，也广泛应用于数据挖掘领域。在本文档中，MATLAB被用来实现基于粗糙集理论的属性约简，生成规则，并对测试样本进行预测。数据预处理的工作在Excel中完成，之后导入MATLAB进行后续的挖掘操作。 总结，这份文档提供了关于如何在MATLAB环境中运用数据挖掘技术，特别是粗糙集理论的一个实例，强调了数据预处理的重要性，并展示了如何从数据中发现有价值的信息。对于理解数据挖掘的基本流程和MATLAB在数据挖掘中的应用具有指导意义。