数值型数据的泛概念树的自动生成方法

摘要：

概念层次在数据挖掘中有着重要的作用.通过自动生成概念层次,可有效地提高数据挖掘的效率,在不同层次上发现知识.文中介绍基于云模型的数值型概念表示方法,通过云模型的期望值、熵和超熵三个数字特征有效地表达定性概念,并实现定性和定量的不确定转换.通过云变换实现了泛概念树中叶结点的自动生成,并自动构造数值型数据的泛概念树.同时,进一步研究了泛概念树中的概念爬升和跳跃的方法,为通过数据挖掘发现各层次知识提供了基础.

关键词：数据挖掘、概念层次、泛概念树、云模型、云变换

所属期刊栏目：23

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：新材料领域项目863-306-ZT06-07-2

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：470-476