【摘 要】
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目前,随着网络和信息系统的迅速发展,各种数据挖掘方法也应运而生,每种方法都有其特定的使用环境,但在大规模数据的处理上,很多数据挖掘方法在实用性上存在着诸多缺陷.该文提
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目前,随着网络和信息系统的迅速发展,各种数据挖掘方法也应运而生,每种方法都有其特定的使用环境,但在大规模数据的处理上,很多数据挖掘方法在实用性上存在着诸多缺陷.该文提出了一种基于最大划分的粗糙集方法来进行数据挖掘,并将它运用到税务决策以及网络数据挖掘中.文章先介绍了数据挖掘的一般模式,并分析比较了一些常用的挖掘方法.在此基础上提出了基于最大划分的粗糙集方法来进行大规模数据的挖掘,该方法汇集了信息熵,差别矩阵,近似集的优点,克服了它们在进行大规模数据挖掘方面存在的某些局限性.一系列试验结果表明,该方法可以更快更好地得到隐含的知识和规则.
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