粗糙集理论是一种处理不确定性和不精确知识的数学工具，由波兰科学家ZdzisławPawlak在1982年提出。该理论主要用于数据分析和知识发现，特别适合处理信息不完整或模糊的情况。粗糙集的核心思想是通过上近似集和下近似集来描述集合的边界区域，从而区分确定属于、可能属于或不属于某个概念的对象。它不依赖外部参数（如概率或隶属度），而是基于数据本身的内在关系进行推理。粗糙集理论广泛应用于数据挖掘、机器学习、决策支持和模式识别等领域。
粗糙集理论是一种处理不确定性和不精确知识的数学工具，由波兰科学家ZdzisławPawlak在1982年提出。该理论主要用于数据分析和知识发现，特别适合处理信息不完整或模糊的情况。粗糙集的核心思想是通过上近似集和下近似集来描述集合的边界区域，从而区分确定属于、可能属于或不属于某个概念的对象。它不依赖外部参数（如概率或隶属度），而是基于数据本身的内在关系进行推理。粗糙集理论广泛应用于数据挖掘、机器学习、决策支持和模式识别等领域。