一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

被引：13

作者：

何明

冯博琴

马兆丰

傅向华

机构：

[1] 西安交通大学计算机科学与技术系

[2] 西安交通大学计算机科学与技术系陕西西安

[3] 陕西西安

来源：

小型微型计算机系统 | 2005年 / 03期

关键词：

Rough集; 属性约简; 启发式算法; 核;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311 [程序设计、软件工程];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

属性约简是知识发现中的关键问题之一.为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简,在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子,将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息,来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响;并采用宽度优先搜索策略,提出了一种新的属性约简启发式算法.以原始条件属性集为起点并结合算子,通过向属性核的递减式逼近,得到属性的最小相对约简.实例分析表明,该算法能有效地对决策表属性进行约简.

引用

页码：356 / 359

页数：4

共 5 条

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[4]

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