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基于粗糙集的数据挖掘:理论、算法与多领域应用探究
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的当下,各领域的数据呈爆发式增长。据国际数据公司(IDC)预测,全球每年产生的数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,数据规模的急剧扩张,为人们的决策和分析带来了前所未有的挑战。在这些海量数据中,蕴含着大量有价值的信息,但同时也充斥着不完整、不精确和不一致的数据,这使得传统的数据处理方法难以满足需求。
数据挖掘作为一门多学科交叉的新兴领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术,其目的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据
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