由于经典的粗糙集理论不能处理原始数据中的遗漏信息,需要对这些数据进行补齐才能用于知识获取.因此数据预处理在粗糙集理论应用中非常重要的一环,其结果将直接影响到粗糙集理论应用的效率、准确度.所以有关基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究具有非常重要的意义.本文分析了当前主要数据补齐算法的特点和不足,并针对已有的基于粗糙集理论的不完备系统补齐算法ROUSTIDA的缺陷,提出了改进的数据补齐算法,使更多的缺损数据得到填补,尽量避免可能导致的决策规则矛盾问题.
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