决策粗糙集（Decision-Theoretic Rough Sets）是加拿大里贾纳大学姚一豫教授等人在上世纪九十年代初提出的一种新型粗糙集理论与方法。决策粗糙集以风险决策分类问题为背景，将Bayes决策引入到粗糙集理论中，通过分析比较各种决策的风险损失，找出最小风险损失的分类决策，以此作为把对象划分到正域、负域和边界区域的依据，最终形成正域决策、负域决策和边界决策。近年来该理论与思想正逐步引起数据挖掘与决策分析领域越来越多学者的关注。本书就是以此为背景，以数据驱动的决策分类问题为主线，系统介绍决策粗糙

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