根据给定文件的信息，我们可以详细地探讨数据挖掘的过程及其在MATLAB中的实现方式。下面将依次解析数据挖掘的目的、算法说明、数据预处理过程以及挖掘算法的细节。
### 数据挖掘的目的
数据挖掘（Data Mining）的目标是揭示隐藏在大量数据中的有价值信息。这是一项跨学科的研究领域，涉及到机器学习、数理统计、神经网络、数据库技术、模式识别、粗糙集理论、模糊数学等多个领域的知识和技术。数据挖掘通常被视为知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）过程中的一个核心步骤，其主要任务是通过专用算法从数据中提取出模式，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘的主要步骤包括：
1. **数据准备**：包括数据清洗、集成、转换等操作，确保数据的质量和可用性。
2. **数据挖掘**：应用各种算法和技术来提取潜在的信息和模式。
3. **结果解释与评估**：分析挖掘结果的有效性，并将其转化为实用的商业洞察或决策支持。
### 数据挖掘算法说明
选择合适的挖掘算法取决于挖掘任务的特点和目标。根据给定文件的描述，文中采用了基于粗糙集理论的方法进行属性约简，同时考虑了条件属性在样本间的分布特性及主观特性。具体而言，文中提出了以下几点关键内容：
- **属性约简**：通过分析条件属性对决策属性的影响程度来减少冗余属性，简化决策表。
- **连续属性离散化**：采用后离散化策略处理连续属性，以平衡离散化效率和信息损失。
- **条件属性相关性度量**：引入相对值条件互信息的概念来衡量单一样本中各条件属性的相关性，以便更有效地处理不完整的信息系统。
### 数据预处理过程
数据预处理对于提高数据挖掘结果的质量至关重要。文中提到的数据预处理主要包括以下几个方面：
1. **消除噪声**：剔除异常值和错误数据。
2. **填补缺失值**：估计并填充缺失的数据点。
3. **消除重复记录**：删除重复的观测记录。
4. **数据类型转换**：将连续值数据转换为离散型数据或反之。
文中使用的数据集来源于名为“CardiologyCategorical”的Excel文件中的“源数据”，包含303行和14个属性。预处理过程包括字符型数据转换为数字型数据以及数据归一化。例如，将文本型别“sex”、“chestpaintype”等转换为数值代码。此外，还介绍了如何在MATLAB中实现连续属性的离散化处理。
### 挖掘算法
文中提到了一种特殊的样本选择方法，旨在从训练集中选择重要的样本用于模型构建。这种方法基于以下原则：
1. **重要样本的选择**：在前200条样本中分别找出对应两种决策属性的重要样本，这些样本在其所属类别下的其他样本中有较高的相似性。
2. **条件属性的筛选**：选择若干具有代表性的条件属性，这些属性能够较好地区分不同类别。
通过以上步骤，可以构建出有效的决策规则，并进一步应用于测试数据集，验证挖掘算法的效果。
数据挖掘不仅是一种强大的数据分析工具，也是连接理论研究与实际应用的桥梁。通过MATLAB这样的工具实现数据挖掘算法，可以帮助研究人员更高效地处理复杂数据，挖掘出有价值的信息。
