什么叫模糊集對分析法

1、模糊是一種數(shù)學(xué)概念，數(shù)學(xué)中專門的一門學(xué)科叫模糊數(shù)學(xué)。基本原理是通過建立集合的隸屬函數(shù)，把模糊的沒有清晰界限的對象劃分到不同集合中。分析有兩種意思：一是一個數(shù)學(xué)分支——數(shù)學(xué)分析。二是一般的通常意義的分析。

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2、模糊評價法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評價方法。該綜合評價法根據(jù)模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，即用模糊數(shù)學(xué)對受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€總體的評價。

3、集對分析是一門新的不確定理論。所謂集對，是指具有一定聯(lián)系的兩個集合組成的對子。

4、模糊集定性比較分析（fsQCA）提供了一種深入挖掘數(shù)據(jù)以揭示關(guān)于創(chuàng)業(yè)現(xiàn)象復(fù)雜性的精細(xì)細(xì)節(jié)的方法。fsQCA方法兼容于數(shù)據(jù)不對稱性，變量的潛在相互依賴性，識別非對稱的數(shù)據(jù)關(guān)系，并揭示了同一結(jié)果的多個等效性路徑。

什么是粗糙集?

研究方法。粗糙代指粗糙集，上層因素分別視為條件屬性和決策屬性，借助于粗糙集的約簡和屬性重要性理論的研究方法。粗糙集理論，是繼概率論、模糊集、證據(jù)理論之后的又一個數(shù)學(xué)工具，作為一種較新的軟計算方法。

為了能夠很好地刻畫不確定性問題，粗糙集采用已知的知識庫中的知識。

這是粗糙集理論中的定義...ind(p）表示集合屬性P的不可區(qū)分關(guān)系。U/P表示P是U的一個族的集合關(guān)系。ind（P-p）表示p是P中不必要的關(guān)系，可約簡。去看一下粗糙集理論的基本定義就能搞清楚了。。

墓于粗糙集RoughSet理論的約簡方法粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數(shù)學(xué)工具寫作貓。目前受到了KDD的廣泛重視，利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是一種十分有效的精簡數(shù)據(jù)維數(shù)的方法。

粗糙集(Roughset，也稱粗集)理論是波蘭學(xué)者Pawlak于1982年提出的，它為處理不確切的！不完整的信息提供了一種新的數(shù)學(xué)工具。

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