该篇论文标题为"基于模糊粗糙集的数据分类及应用", 主要探讨了在计算机科学与技术领域内，如何利用模糊粗糙集理论进行数据分类的实际应用。模糊粗糙集是粗糙集理论的一种扩展，它允许一定程度的不确定性和模糊性存在，这在处理实际问题时具有很高的实用价值，尤其是在数据挖掘过程中，对于噪声处理、离散化、属性约简等方面有着显著作用。
论文首先在第一章绪论中概述了研究背景和意义，指出数据分类在当前大数据时代的重要性，以及国内外在该领域的研究进展。作者明确了论文的研究内容，即探索模糊粗糙集在数据预处理、噪声过滤、特征选择等方面的理论和方法，并阐述了论文的结构安排，包括后续章节的划分。
第二章深入解析数据挖掘的基本过程，以及粗糙集的基本概念，如粗糙集的定义、信息系统中的应用以及下近似和上近似的概念。这些是后续算法实现的基础，通过理解这些概念，可以更好地理解和运用粗糙集理论。
第三章主要讲解粗糙集算法原理，针对数据中存在的噪声，作者介绍了基于密度的聚类方法（如DBSCAN算法），这种算法能有效地识别和处理噪声点。此外，还讨论了离散化技术，这是将连续数据转换为离散形式以便于分析的重要步骤。属性约简则是为了减少冗余和提高模型的效率，论文分别介绍了基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法，分辨函数转换算法，以及启发式算法，这些都是粗糙集理论中的核心内容。
在第四章，作者转向具体的算法实现，给出了程序简介，并详细描述了DBSCAN算法的实现过程，包括算法流程、数据预处理步骤和实际的聚类操作。这部分内容对于理解如何将理论应用于实践具有重要意义。
这篇论文旨在通过结合模糊粗糙集理论，提出一种有效的方法来进行数据分类，并通过具体算法的实施展示了其在实际应用中的价值。这对于计算机科学与技术专业的学生和研究人员来说，是一篇深入了解粗糙集在数据处理中的应用和技术细节的有益参考文献。
