以前发的不能用，这次重新上传，对花了钱没有下载到的，说声抱歉了，这次免费。

全文共分六章。第一章综述了数据挖掘产生的背景、定义、功能以及目前的各种分类方法。第二章研究了模糊数学在分类问题中的应用，针对传统离散化方法由于不考虑属性值实际分布情况，而使得离散化结果不合理的缺陷，提出基于模糊数学的连续属性离散化方法，并给出了相应的算法描述。另外，第二章还将模糊综合评判技术应用于企业的信用评估。
    第三章简要介绍粗集理论，主要包括:经典粗集理论、可变精度粗集理论和信息观描述的粗集。第四章首先分析了两种属性约简方法和传统的粗集分类方法，并给出了详细的算法描述;最后，给出了一种新的粗集分类方法。第五章研究粗集理论和模糊数学与传统分类方法(决策树和神经网络)的结合问题。文中利用粗集理论中的属性重要性度量对ID3算法作了一定的改进。模糊数学方法、粗集方法和传统分类方法各有优点，也都有自己的不足，本文第五章将这三种方法结合起来，共同构成一个分类系统。新构成的分类系统能够更好地应用于分类问题。第六章对数据挖掘系统— Weka进行了扩充，加入了前五章所研究的算法和模型，并在扩充Weka的基础上，实现了简单信贷风险分析的三个模型。

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