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基于信息熵的高效屬性約簡(jiǎn)算法_黃拔
粗糙集理論是一種新型的處理模糊性和不精確性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，而屬性約簡(jiǎn)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(jiǎn)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(jiǎn)，也稱為最小約簡(jiǎn)，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?，F(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(shù)型剪枝的高效屬性約簡(jiǎn)算法，有效地減少了決策表中屬性約簡(jiǎn)的時(shí)間。
本文在決策表中，提出一種新的基于樹(shù)型剪枝的高效屬性約簡(jiǎn)方法，由于對(duì)條件屬性使用的是樹(shù)型剪枝的約簡(jiǎn)方法，減少了屬性約簡(jiǎn)的個(gè)數(shù)與次數(shù)，從而縮短了算法的時(shí)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(shí)約簡(jiǎn)提供了一種簡(jiǎn)單有效的算法。本文創(chuàng)新點(diǎn)：提出了一種樹(shù)型剪枝的屬性約簡(jiǎn)方法，大大縮短了屬性約簡(jiǎn)的時(shí)間。
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