基于粗糙集理论的数据挖掘和改进属性约简算法是信息科学领域研究的热点，主要集中在如何有效地提取数据中的隐藏模式，以及在保持知识库分类能力的同时，对知识库中的属性进行约简。
粗糙集理论是一种处理不确定性和模糊知识的数学工具，由波兰科学家在1982年提出。其核心优势在于，它完全基于数据本身的信息提取知识，不需要依赖人为假设或外部先验知识。在数据挖掘中，粗糙集理论主要应用于属性约简，即在保持原有信息系统分类能力的前提下，剔除冗余属性，以简化知识表达。这有助于决策规则的推导，而这些规则在数据挖掘、决策分析、模式识别等领域都有广泛的应用。
数据挖掘是一项发现知识的技术，它涉及将大量数据中的潜在应用价值信息提取出来。数据挖掘的过程主要包括数据清洗、集成、转换、规则提取和可视化。数据挖掘的目标是提取和分析存储在知识库中的业务知识，为决策提供辅助。在数据挖掘中，处理复杂信息系统的属性约简是关键步骤，通常采用粗糙集理论进行。粗糙集算法通过定义决策表和不可分辨关系来约简知识库中的属性，最终得到一系列规则，用以描述数据中的模式。
由于信息系统中核属性元素所占比例较少，采用基于差别矩阵的属性约简算法会遇到困难。差别矩阵是一种常用的属性约简算法，它通过定义差别函数来确定信息系统中的核属性。然而，这种方法的局限性在于需要对信息系统条件属性集的幂集进行遍历，这在复杂信息系统中是不切实际的。因此，研究者提出了一种改进的属性约简算法，该算法利用差别矩阵的结构，提出了一种新的属性选择依据。
改进的属性约简算法克服了传统算法的局限，提高了属性约简的效率。在提出改进算法时，研究者通过引入逻辑运算，将差别矩阵中的非空元素转化为相应的析取式，进而组合为内析取外合取的范式，并通过逻辑运算转换为内合取外析取范式，最终得到属性约简的规则。这种方法不仅减少了计算量，而且增强了对信息系统结构的理解。
在数据挖掘的过程中，模型搜索和结果评估是两个重要的步骤。模型搜索是数据挖掘算法的核心部分，它通过搜索特定模式或知识，来发现数据中的潜在规则。结果评估则是通过比较模型预测和实际结果的差异，来确定模型的有效性和准确性。通过有效的模型搜索和准确的结果评估，数据挖掘能够帮助用户发现数据中隐含的信息，并为决策提供支持。
基于粗糙集的数据挖掘和改进属性约简算法的研究，旨在提升数据挖掘的效率和准确性。通过对粗糙集理论的深入理解，以及对现有属性约简算法的改进，可以更有效地从大量数据中提取有用的知识，为各种应用领域提供决策支持。粗糙集理论与其他理论如模糊学、证据理论、概率与数理统计理论等的结合，将为数据挖掘和知识发现提供更加丰富和强大的工具。
