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基于粗糙集的属性约简算法研究   总被引:20,自引:1,他引:19  
提出一种新的基于粗糙集的属性约简算法.该算法采用层次结构和近似精度的概念,约简集中的属性选择从空集开始,用启发函数ξ作为选择条件属性的衡量标准,逐步加入相对于决策而言重要的条件属性,并采用下近似值作为剪枝依据,逐步删除给定论域U中根据该属性子集能完全正确分类的对象,减小了属性约简过程中的搜索空间,处理过程是递归的,直到给定论域U为空集,保证了在分类精度不变的情况下,获得简化的属性集,最后运用粗糙集中正域的概念,约简冗余的属性值并求出其最简规则.对UCI机器学习数据库中7个数据库属性约简结果证明了该算法的正确性和可行性.  相似文献
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