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粗糙集是一種用于解決不確定性問題的數學工具。粗糙集理論中知識被理解為對事物進行區(qū)分的能力，在形式上表現為對論域的劃分，因而通過論域上的等價關系表示。粗糙集通過一對上、下近似算子來刻畫事物，它不需要數據以外的任何先驗知識，因此具有很高的客觀性。目前，粗糙集被廣泛用于決策分析、機器學習、數據挖掘等領域。
　　粗糙集中的基本概念
　　定義1 論域、概念。設U是所需研究的對象組成的非空有限集合，稱為一個論域，即論域U。論域U的任意一個子集XU，稱為論域U的一個概念。論域U中任意一個子集簇稱為關于U的知識。