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一种基于rough集的属性约简的改进算法
被引量：
18
1
作者
李永华
蒋芸
王小菊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第8期2000-2002,共3页
目前粗糙集属性约简基本上是通过差别矩阵先求出属性核,然后在属性核的基础上再求出属性约简。这种计算方法具有较高的复杂度。因此提出并分析了属性的加权平均重要性的属性约简算法,该算法可以确保得到决策表的一个约简,且不需要计算核...
目前粗糙集属性约简基本上是通过差别矩阵先求出属性核,然后在属性核的基础上再求出属性约简。这种计算方法具有较高的复杂度。因此提出并分析了属性的加权平均重要性的属性约简算法,该算法可以确保得到决策表的一个约简,且不需要计算核,减少计算量,提高计算速度。以实例验证了算法的正确性。
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关键词
粗糙集
加权平均属性重要性
属性约简算法
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职称材料
题名
一种基于rough集的属性约简的改进算法
被引量：
18
1
作者
李永华
蒋芸
王小菊
机构
西北师范大学数学与信息科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第8期2000-2002,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60573096)
西北师范大学2006-2010年度重点学科“网络计算”资助项目
文摘
目前粗糙集属性约简基本上是通过差别矩阵先求出属性核,然后在属性核的基础上再求出属性约简。这种计算方法具有较高的复杂度。因此提出并分析了属性的加权平均重要性的属性约简算法,该算法可以确保得到决策表的一个约简,且不需要计算核,减少计算量,提高计算速度。以实例验证了算法的正确性。
关键词
粗糙集
加权平均属性重要性
属性约简算法
Keywords
rough
set
weighted
mean
attribute
significance
attribute
reduction
algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于rough集的属性约简的改进算法
李永华
蒋芸
王小菊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
18
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