資料介紹
粗糙集理論是一種新型的處理模糊性和不精確性知識的數(shù)學(xué)工具,而屬性約簡是粗糙集理論中的核心內(nèi)容之一,是指在保持信息系統(tǒng)的分類或決策能力不變的條件下, 刪除其中的冗余屬性。理論上講,決策表的屬性約簡的最優(yōu)結(jié)果是能夠找到包含條件屬性數(shù)目最少的約簡,也稱為最小約簡,它能使決策規(guī)則的數(shù)目最少,而又不損失決策表的任何信息。現(xiàn)有 Rough 集算法計(jì)算的低效性在一定程度上限制了 Rough 集理論的廣泛應(yīng)用, 因此尋求高效的 Rough 集算法具有重要的意義。本文根據(jù)條件熵的概念及其屬性重要性, 提出了一種新的樹型剪枝的高效屬性約簡算法,有效地減少了決策表中屬性約簡的時間。
本文在決策表中,提出一種新的基于樹型剪枝的高效屬性約簡方法,由于對條件屬性使用的是樹型剪枝的約簡方法,減少了屬性約簡的個數(shù)與次數(shù),從而縮短了算法的時間。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法為從決策表中搜索最小或次優(yōu)知識約簡提供了一種簡單有效的算法。本文創(chuàng)新點(diǎn):提出了一種樹型剪枝的屬性約簡方法,大大縮短了屬性約簡的時間。
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