基于邻域粗糙集的符号与数值属性快速约简算法

被引：215

作者：

胡清华

赵辉

于达仁

机构：

[1] 哈尔滨工业大学控制科学与工程系

来源：

关键词：

粗糙集; 属性约简; 邻域; 属性重要度; 快速算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

粗糙集理论被广泛应用于属性约简,算法复杂性是制约约简应用于大样本知识发现的主要问题,尤其是邻域模型下的约简问题.本文分析邻域粗糙集模型的数学性质,利用正域与属性集的单调关系,构造基于属性依赖度和前向搜索策略的快速算法.该算法降低样本比较次数,提高计算效率.实验分析表明该算法的有效性.

引用

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