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基于条件粗糙熵的知识相对约简算法

Algorithm for Relative Reduction of Knowledge Based on Conditional Rough Entropy
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摘要 本文提出了信息系统中两个互不相交属性集之间的条件粗糙熵的概念,得到了在知识约简中条件粗糙熵的变化规律是单调递减的,以此得到了知识约简过程中启发式搜索的条件,同时用知识的条件粗糙熵定义了属性的相对重要性.在此基础上提出了一种新的基于条件粗糙熵的知识相对约简算法CREBARK。该算法的时间复杂度为O(|C|3|U|2)。通过实例分析,表明该算法是有效的。
作者 李鸿
出处 《宿州学院学报》 2005年第1期84-87,共4页 Journal of Suzhou University
基金 2002年安徽省教育厅自然科学基金赞助(编号:2002kj298zc)
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