第4讲粗糙集理论决策规则
粗糙集理论优质获奖课件

若rij=1, 且 i≠j, 则rji=0
对M2中1所 在位置,M 中相应位置 都是1
假如两 假如顶
点之
点xi
间有边, 到xj有边,
一定
xj
13
4、等价关系
等价关系旳定义:设R是非空集合A上旳关系,假如满足 ⑴ R是自反旳; ⑵ R是对称旳; ⑶ R是传递旳; 则称R是A上旳等价关系。
21
内容提要
一、概述 二、知识分类 三、知识旳约简 四、决策表旳约简 五、粗糙集旳扩展模型 六、粗糙集旳试验系统 七、粒度计算简介
22
一、 概述
现实生活中有许多模糊现象并不能简朴地 用真、假值来表达﹐怎样表达和处理这些现 象就成为一种研究领域。早在1923年谓词逻 辑旳创始人G.Frege就提出了模糊(Vague)一 词,他把它归结到边界线上,也就是说在全 域上存在某些个体既不能在其某个子集上分 类,也不能在该子集旳补集上分类。
自反性 反自反性 对称性 反对称性 传递性
12
关系性质旳三种等价条件
体 现 式
关系 矩阵
关系图
自反性 IAR
主对角 线元素 全是1
每个顶 点都有 环
反自反性 R∩IA=
主对角线 元素全是 0
每个顶点 都没有环
对称性 R=R1
反对称性 R∩R1 IA
传递性 RRR
矩阵是对称 矩阵
假如 两个 顶
定义 假如一种集合满足下列条件之一: (1)集合非空, 且它旳元素都是有序对 (2)集合是空集 则称该集合为一种二元关系, 简称为关系,记作R. 如<x,y>∈R, 可记作 xRy;假如<x,y>R, 则记作xRy
实例:R={<1,2>,<a,b>}, S={<1,2>,a,b}. R是二元关系, 当a, b不是有序对时,S不是二元关系 根据上面旳记法,能够写1R2, aRb, aSb等.
粗糙集理论如何指导模型评估与选择的关键步骤总结

粗糙集理论如何指导模型评估与选择的关键步骤总结引言:在当今数据驱动的社会中,模型评估与选择是数据科学领域中至关重要的一环。
粗糙集理论作为一种有效的数据挖掘方法,可以帮助我们在模型评估与选择过程中进行决策。
本文将介绍粗糙集理论的基本概念,并探讨如何利用它来指导模型评估与选择的关键步骤。
一、粗糙集理论概述粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的一种数学工具,用于处理不确定性和不完备性的数据。
它通过将数据集划分为等价类来描述数据的粗糙程度,从而实现数据的简化和决策的支持。
二、数据预处理在模型评估与选择之前,数据预处理是必不可少的一步。
粗糙集理论提供了一种有效的方法来处理数据中的不确定性和不完备性。
通过粗糙集理论的等价类划分,我们可以对数据进行简化和规范化,从而提高模型评估与选择的效果。
三、属性约简在模型评估与选择中,属性约简是一个关键的步骤。
通过属性约简,我们可以减少模型中的冗余属性,从而提高模型的效率和准确性。
粗糙集理论提供了一种基于等价类划分的属性约简方法,可以帮助我们找到最具代表性的属性子集。
四、决策规则的生成在模型评估与选择中,决策规则的生成是一个重要的环节。
粗糙集理论通过等价类划分和属性约简,可以生成简洁而有效的决策规则。
这些决策规则可以帮助我们理解数据中的模式和关联,并为模型评估与选择提供指导。
五、模型评估与选择在模型评估与选择中,我们需要根据具体的问题和需求选择适合的模型。
粗糙集理论提供了一种基于等价类划分和属性约简的模型评估与选择方法。
通过比较不同模型的粗糙度和决策规则的质量,我们可以选择最合适的模型。
六、案例分析为了更好地理解粗糙集理论在模型评估与选择中的应用,我们以一个案例来进行分析。
假设我们需要选择一个合适的模型来预测股票市场的涨跌。
我们可以使用粗糙集理论来对历史股票数据进行预处理、属性约简和决策规则生成。
然后,我们可以通过比较不同模型的粗糙度和决策规则的质量来选择最合适的模型。
《粗糙集理论简介》课件

粗糙集理论的基本概念
1 等价关系
用于将数据分类为等价类别,从而进行分类 和推理。
2 下近似集
表示数据集的最小粗糙近似。
3 上近似集
表示数据集的最大精确近似。
4 决策规则
基于等价关系和近似集提供对数据进行决策 的方法。
粗糙集理论的应用领域
数据挖掘
粗糙集理论可用于特征选择、 数据降维和模式发现等领域。
人工智能
粗糙集理论可应用于机器学习、 模式识别和决策支持系统。
风险分析
粗糙集理论可用于风险评估和 决策风险分析等领域。
粗糙集理论的基本原理
1
等价关系
通过将数据划分为等价类别来进行数据分析。
2
ห้องสมุดไป่ตู้
近似集
使用上近似集和下近似集来描述数据的精确和粗糙性。
3
决策规则
利用近似集和等价关系进行决策分析和推理。
粗糙集理论的优点和局限性
优点
适用于不完整和不确定的数据
结合领域知识进行灵活分析
局限性
计算复杂性较高,对大数据 集处理困难
粗糙集理论在数据挖掘中的应用
数据预处理
粗糙集可用于数据清洗和特征选 择。
模式挖掘
粗糙集可用于发现数据中的隐含 模式。
决策支持
粗糙集可用于提供决策支持和分 析。
结论和总结
通过本课程,我们了解了粗糙集理论的定义、起源和基本概念。我们探讨了其在不同领域的应用,并分析了其 优点和局限性。最后,我们介绍了粗糙集理论在数据挖掘中的具体应用。希望本课程能够帮助大家更好地理解 和应用粗糙集理论。
粗糙集理论简介
欢迎各位来到今天的演讲,本课程将介绍粗糙集理论的定义、起源以及应用 领域,同时分析其基本原理和优点局限性,最后探讨其在数据挖掘中的应用。
粗糙集理论介绍

问题的提出:知识的含糊性
术语的模糊性,如高矮 数据的不确定性,如噪声 知识自身的不确定性,如规则的前后件间的 依赖关系不完全可靠 不完备性,数据缺失
由此,提出了包括
概率与统计、证据理论:理论上还难以令人信服,
不能处理模糊和不完整的数据
模糊集合理论:能处理模糊类数据,但要提供隶属
函数(先验知识)
so
例2: (表2)
R1(颜色) R2(形状) R3(体积) class
X1
红
圆形
小
1
X2
蓝
方形
大
1
X3
红
三角形
小
1
X4
蓝
三角形
小
1
X5
黄
圆形
小
2
X6
黄
方形
小
2
X7
红
三角形
大
2
X8
黄
三角形
大
2
等价类IND(R1)={{x1,x3,x7}, {x2,x4}, {x5,x6,x8}}
X={X1,X2,X3,X4}
Step2. 针对各个属性下的初等集合寻找下近似和上近似。
以“头疼+肌肉痛+体温”为例,设集合X为患流感的 人的集合,I为3个属性构成的一个等效关系: {p1},{p2,p5},{p3},{p4},{p6}, 则
X={P1,P2,P3,P6} I={{p1},{p2,p5},{p3},{p4},{p6}}
粗糙集在数据挖掘中的应用 基于粗糙集的数据约简
返回
1. 粗糙集在数据挖掘中的应用
粗糙集对不精确概念的描述是通过上、下近似这两 个精确概念来表示的。
粗糙集理论的的数学基础:假定所研 究的每一个对象都涉及到一些信息(数据、 知识),如果对象由相同的信息描述,那 么它们就是相似的或不可区分的。
粗糙集理论的使用方法与步骤详解

粗糙集理论的使用方法与步骤详解引言:粗糙集理论是一种用来处理不确定性和模糊性问题的数学工具,它在数据分析和决策支持系统中得到了广泛的应用。
本文将详细介绍粗糙集理论的使用方法与步骤,帮助读者更好地理解和应用这一理论。
一、粗糙集理论概述粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的,它是一种基于近似和粗糙程度的数学理论。
粗糙集理论的核心思想是通过对属性间的关系进行分析,识别出数据集中的重要特征和规律。
它主要包括近似集、正域、决策表等概念。
二、粗糙集理论的使用方法1. 数据预处理在使用粗糙集理论之前,首先需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据变换和数据归一化等步骤,以确保数据的准确性和一致性。
2. 构建决策表决策表是粗糙集理论中的重要概念,它由属性和决策构成。
构建决策表时,需要确定属性集和决策集,并将其表示为一个矩阵。
属性集包括原始数据中的各个属性,而决策集则是属性的决策结果。
3. 确定正域正域是指满足某一条件的样本集合,它是粗糙集理论中的关键概念。
通过对决策表进行分析,可以确定正域,即满足给定条件的样本集合。
正域的确定可以通过计算属性的约简度或者使用启发式算法等方法。
4. 近似集的计算近似集是粗糙集理论中的核心概念,它是指属性集在正域中的近似表示。
通过计算属性集在正域中的近似集,可以确定属性之间的关系和重要程度。
近似集的计算可以使用不同的算法,如基于粒计算、基于覆盖算法等。
5. 属性约简属性约简是粗糙集理论中的一个重要问题,它是指从属性集中选择出最小的子集,保持属性集在正域中的近似表示不变。
属性约简的目标是减少属性集的复杂性,提高数据分析和决策的效率。
属性约简可以通过计算属性的重要度、使用启发式算法或者遗传算法等方法实现。
6. 决策规则的提取决策规则是粗糙集理论中的重要结果,它是从决策表中提取出来的一组条件和决策的组合。
决策规则可以帮助我们理解数据集中的规律和特征,从而做出更好的决策。
决策管理-第04讲智能决策理论与方法2 精品

为T的子节点,并结束; 如果T中的所有样本都是反例,则产生一个标有“-1”的节点作
为T的子节点,并结束; 选择一个属性A(如何选?),根据该属性的不同取值v1,v2,…,vn将
T中的训练集划分为n个子集,并根据这n个子集建立T的n个子 节点T1,T2,…,Tn,并分别以A=vi作为从T到Ti的分支符号; 以每个子节点Ti为根建立新的子树。
将合取转为析取规则
Re d(v) Circle(v) Apple(v) | Re d(v) Circle(v) Apple(v)
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习:泛化
爬升概念树规则:通过爬升概念树,低层概念被较高层 概念替代。设A表示信息系统中的某个属性如Animal, a,b,…分别为对象u,v,…在属性A上的取值,若s是概念树 上a,b,…的父结点,则基于概念树爬升的泛化规则表示为:
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习:泛化
消除条件规则:一个合取条件可看作是对满足此概念的 可能实例集的一个约束。消除一个条件,则该概念被泛 化。
Re d(v) Circle(v) Apple(v) | Re d(v) Apple(v)
添加选项:通过添加更多条件,使得有更多的实例满足 概念而使该概念泛化。该规则特别有用的方式是通过扩 展某个特定概念的取值范围而增加选项。 Re d(v) Apple(v) | Re d(v) Blue(v) Apple(v)
决策理论与方法-智能决策理论与方法
机器学习—归纳学习:泛化
❖ 归纳学习是指从给定的关于某个概念的一系列已知 的正例和反例中归纳出一个通用的概念描述。
经典粗糙集理论

粗糙集可以用于提取数据中的决策规则,这些规则可以作为神经网络的 训练样本。通过训练,神经网络可以学习到决策规则,并用于分类或预 测。
边界区域
近似集合中的不确定性区 域,即既不属于正域也不 属于负域的元素集合。
粗糙集的度量
精确度
描述了集合中元素被近似集合 包含的程度,即属于近似集合
的元素比例。
覆盖度
描述了近似集合能够覆盖的元 素数量,即近似集合的大小。
粗糙度
描述了集合被近似程度,是精 确度和覆盖度的综合反映。
知识的不确定性
描述了知识表达系统中属性值 的不确定性程度,与粗糙度相
经典粗糙集理论
目录
• 粗糙集理论概述 • 粗糙集的基本概念 • 粗糙集的运算与性质 • 粗糙集的决策分析 • 粗糙集与其他方法的结合 • 经典粗糙集理论案例研究
01 粗糙集理论概述
定义与特点
定义
粗糙集理论是一种处理不确定性和模 糊性的数学工具,通过集合近似的方 式描述知识的不完全性和不确定性。
粗糙集理论中的属性约简可以用于简化神经网络的输入特征,降低输入 维度,提高分类或预测的准确率。
粗糙集与遗传算法
01
遗传算法是一种全局优化算法,能够通过模拟自然界的进化过程来寻找最优解 。将粗糙集与遗传算法结合,可以利用粗糙集对数据的分类能力,结合遗传算 法的全局搜索能力,寻找最优的分类规则或决策规则。
02
粗糙集可以用于生成初始的分类规则或决策规则,然后利用遗传算法对这些规 则进行优化,通过选择、交叉、变异等操作,寻找最优的规则组合。
粗糙集理论

BX { x1 , x 3 , x 4 , x 5 , x 8 , x 9 }
; }=
BN B ( X )
=
BX BX
x1 , x 3 , x 4 , x 5 , x 8 , x 9
}-{
x1 , x 3 , x 4 , x 9
{ x 5 , x 8 }。因为 BX 义的。
BX
,即 BN
4
5
从表 4 可见,当去掉属性 a2 或 a3 时,基本集个数减少, 而去掉属性 a1 时,基本集数目不变。说明属性 a1 是冗 余的,而属性 a 2 和 a3 则是独立的。所以,仅仅使用属 性 a 2 和 a3 ,便可以区分出 5 个基本集,可获得于原始 信息系统相同的信息系统。
2012-5-29
a 1 2 2 1 1
2
a
3
3 1 3 4 2
9
2012-5-29
例 3 : 如果仅考虑表 1 所示信息系统的属性子集
B { a 1 , a 2 }, 则
B 所对应的不可辨识关系 Ind ( B ) 导
出的等价类 U / Ind ( B ) 如表 3 所示。其中的每一行是一 个 B 的基本集。
表 3:关于属性子集 B { a 1 , a 2 } 的基本集 U B a
1
a2
{ { { {
x1 , x 3 , x 9 }
x 2 , x 7 , x 10 }
x4 }
2 3 2 1
1 2 2 1
x5 , x6 , x8
}
2012-5-29
10
下近似和上近似
上、下近似(Low er and U pper approxi ati m ons)是用 粗糙集理论进行数据分析的两个关键概念。设信息系统
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则称Q为P的一个约简。 P可以有多种约简。 P的所有必要关系组成的集合称为P的核, 记作core(P) 定理: core(P)=∩red(P),red(P)表示P的所有约简 8
3、约简与核
❖判断过程
必要 不必要
独立 依赖
约简 核
9
4、约简与核的算例
bnR ( X )
R
X
R
X
称为X的R边界域,
— —根据知识R既不能判断肯定属于X,
— —又不能判断肯定属于~ X的U中元素组成的集合
posR
(X
)RLeabharlann X称为X的R正域,
neg R ( X ) U R X
称为X的R负域,
— —根据知识R判断肯定不属于X的U中元素组成的集合5
R X posR ( X ) bnR ( X )
内容
❖ 1、回顾 ❖ 2、引例 ❖ 3、约简与核 ❖ 4、约简与核的算例 ❖ 5、依赖关系 ❖ 6、知识表达 ❖ 7、综合算例 ❖ 8、粗糙集内涵总结
1
1、回顾
❖ 下近似中的对象反映了对象属于概念X的 充分条件,因而形成分类规则。
❖ 上近似中的对象反映了对象属于概念X的 必要条件,因而形成特征规则。
7
3、约简与核
❖ 约简(reduct),核(core) ❖ 定义:令R为一族等价关系,r∈R, 如果ind(R)= ind(R-{r}),则称r为R中不必要的; 否则称r为R中必要的。 如果每一个r∈R都为R中必要的,则称R为独立 的;否则称R为依赖的。
定理:如果R是独立的,P R,则P也是独立的。
❖ U/ ind(R) ={{x1,x5},{x2,x8},{x3},{x4},{x6},{x7} }
❖ 判断R的核? 11
4.1 计算必要与否 ❖如果ind(R)= ind(R-{r}),
则称r为R中不必要的 ❖否则称r为R中必要的
12
4.1 计算必要与否
❖ U/ ind(R- {R1} ),去掉R1后, R2与R3交集
——关系R2是R中不必要的
❖ U/ ind(R- {R3} ) ={{x1,x5} , {x2,x8} , {x3} , {x4} , {x6} , {x7}} = U/ ind(R)
——关系R3是R中不必要的
13
4.1 计算必要与否
❖运算表明,通过等价关系R1,R2, R3的集合定义的分类与根据R1和 R2,或者R1和R3,定义的分类 相同,即表明该系统的知识可以 通过
U/ ind({R1,R2}) 或 U/ ind({R1,R3})来表达。 ❖R={R1, R2, R3}的约简是什么? 14
4.2 检验独立与否
❖如果每一个r∈R都为R中必要的, 则称R为独立的;
❖否则称R为依赖的。
❖定理:如果R是独立的,P R,
则P也是独立的。
15
4.2 检验独立与否
❖检 立验 的{?R1,R2}和{R1,R3}是否为独
2、引例
❖ 病人的病历如下,如何找到规则,电脑可以看病?
病人 头痛 肌肉痛 体温 流感
1 是是
正常 否
2 是是
高
是
3 是是
很高 是
4 否是
正常 否
5 否否
高
否
6 否是
很高 是
7 否否
高
是
8 否是
很高 否
6
2、引例
❖头痛,肌肉痛,体温,都是流 感的必然症状吗?( 属性)
❖由头痛,肌肉痛,体温的相应 值,是否就可以判断出病人流 感与否?(规则 )
A
上近似中 的对象
必要条件
B
对象属于 粗糙集X
不满足A —— 必然不B
满足A —— 不必然B
4
1、回顾
❖ 上下近似,边界域,正域,负域
R X {Y U / R | Y X },
— —根据知识R判断肯定属于X的U中元素组成的集合
R X {Y U / R | Y X },
— —根据知识R判断可能属于X的U中元素组成的集合
❖4.1 计算必要与否 ❖4.2 检验独立与否 ❖4.3 确定约简与核
10
4、约简与核的算例
❖ 设K=(U,R)是一个知识库,其中 U={x1, x2, …x8}, R={R1, R2, R3},等价关系 R1, R2, R3有如下的等价类:
❖ U/R1={ {x1,x4 , x5,} ,{x2 ,x8} , {x3} ,{x6,x7} } ❖ U/R2={ {x1,x3 ,x5} ,{x6} , {x2,x4,x7 ,x8} } ❖ U/R3={ {x1,x5} , {x6} , {x2, x7 ,x8} , {x3 ,x4} } ❖ 关系ind(R)有下列等价类
❖ U/ ind(R- {R1} ) ={{x1,x5} , {x2, x7 , x8} , {x3} , {x4} , {x6}} ≠ U/ ind(R)
——关系R1为R中必要的
❖ U/ ind(R- {R2} ) ={{x1,x5} , {x2, x8} , {x3} , {x4} , {x6} , {x7}} =U/ ind(R)
论域
上近似 下近似 边界域
初等集
粗糙集X
2
1、回顾——充分条件,必要条件
❖ 下近似中的对象反映了对象属于概念X 的充分条件,因而形成分类规则。
❖ 如果有事物情况A,则必然有事物情况B; 如果没有事物情况A而未必没有事物情 况B,A就是B的充分而不必要的条件, 简称充分条件。
A
下近似中 的对象
充分条件
B
对象属于 粗糙集X
满足A —— 必然B
不满足A —— 不必然B
3
1、回顾——充分条件,必要条件
❖ 上近似中的对象反映了对象属于概念X的 必要条件,因而形成特征规则。
❖ 如果没有事物情况A,则必然没有事物情 况B;如果有事物情况A而未必有事物情 况B,A就是B的必要而不充分的条件, 简称必要条件。
❖因为:
U/ ind({R1,R2}) ≠ U/ ind(R1) 且U/ ind({R1,R2}) ≠ U/ ind(R2) ❖所以:{R1,R2}是独立的 ❖同理,{R1,R3}是独立的
16
4.3 确定约简与核
❖设Q P。如果Q是独立的,且
ind(Q)=ind(P),则称Q为P的一个 约简。
❖P可以有多种约简。
❖P的所有必要关系组成的集合称为 P的核,记作core(P)
❖核与约简的关系
❖定理:core(P)=∩red(P) ,
red(P)表示P的所有约简
17
4.3 确定约简与核
❖两个约简 ❖{R1,R2}为R的一个约简 ❖{R1,R3}为R的一个约简