A Generation of a Rough Sets Based Data Mining Tool for a Wide Variety of Data and Its Application
| Project/Area Number |
18500214
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Research Field |
Statistical science
|
|---|
| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
SAKAI Hiroshi Kyushu Institute of Technology, 工学研究院, 教授 (60201513)
|
|---|
| Research Collaborator |
NAKATA Michinori 城西国際大学, 経営情報学部, 教授 (10201667)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2006 – 2008
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
|
| Budget Amount *help |
¥4,060,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
|
|---|
| Keywords | ラフ集合 / データマイニング / 相関ルール / 回帰直線 / 非決定情報 / アプリオリアルゴリズム / 粒状計算 / 数値パターン / データ解析 / 不完全情報 / 多変量解析 / ルール抽出 / 非決定情報システム / ツールプログラム |
|---|
| Research Abstract |
本研究では、ラフ集合の特長を生かしてデータマイニングツールを構築し、ツールを多様な表データ(広くはデータベース)に適用し、価値ある情報(具体的には相関ルールと呼ばれる含意式「ある条件が成立する場合に、特定の状況が恒常的に起きる」)の獲得支援を行った。特に、大規模な場合分けが生じる非決定情報表に対して従来のアプリオリアルゴリズムを拡張し、場合分けの数が10の100乗を超えるような情報の不完全性を有する非決定情報表からも相関ルールの取り出しが瞬時にできることを確認した。本手法は不完全情報に基づくデータマイニングの新たな枠組みになると考えられる。
|
Report
(4 results)
Research Products
(57 results)
