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粗糙集是一种用于解决不确定性问题的数学工具。粗糙集理论中知识被理解为对事物进行区分的能力，在形式上表现为对论域的划分，因而通过论域上的等价关系表示。粗糙集通过一对上、下近似算子来刻画事物，它不需要数据以外的任何先验知识，因此具有很高的客观性。目前，粗糙集被广泛用于决策分析、机器学习、数据挖掘等领域。
粗糙集中的基本概念
定义1 论域、概念。设U是所需研究的对象组成的非空有限集合，称为一个论域，即论域U。论域U的任意一个子集XU，称为论域U的一个概念。论域U中任意一个子集簇称为关于U的知识。
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