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《西北大学》 2019年
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基于K-Modes聚类的三支概念格压缩

王明  
【摘要】:形式概念分析是德国数学家Wille提出的一种数据挖掘方法,现已被广泛应用于机器学习以及人工智能等领域.三支概念分析是Qi等结合三支决策理论与形式概念分析于2014年提出的新理论,也已有了较为丰富的研究成果.概念格压缩是形式概念分析的主要研究方向之一.相比经典形式概念,三支概念表达的语义更加丰富,但同时也使得三支概念格的格结构比经典概念格复杂.因此,三支概念格的压缩与简化十分重要.基于粗糙集理论的冲突分析模型由波兰数学家Pawlak于上世纪90年代提出,其中的距离函数能够刻画对象之间的冲突程度.本文借助冲突分析中的距离函数,使用K-Modes聚类方法实现三支概念格的压缩.本文具体内容如下:1.针对OE(AE)-概念格,借鉴冲突分析中的距离函数,定义OE(AE)-概念信息系统和OE(AE)-概念间的距离,对OE(AE)-概念进行K-Modes聚类,得到类中心与对象(属性)子背景;进而定义K-对象(属性)删除变换研究原背景OE(AE)-概念格与对象(属性)子背景OE(AE)-概念格之间的关系,实现OE(AE)-概念格的压缩.2.讨论OE(AE)-概念格的压缩格与原OE(AE)-概念格之间的关系.3.通过实验验证文中所提压缩算法的有效性与优越性.
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:O225

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【参考文献】
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