采用CS约简和FGR决策的数据挖掘方法

为更好地解决大数据集多实例、多属性、多分类给数据挖掘带来的困难,构建了一种基于CS约简和FGR决策的挖掘方法,首先寻找原始数据集合的核心实例,根据核心实例去除数据集合中的冗余,再采用FGR决策完成分类挖掘任务,通过与两种典型方法的比较实验发现,所构建的方法可以有效地压缩数据集合规模、精简挖掘过程的规则,以较高的效率完成准确的挖掘分类.