【摘 要】
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提出一种基于属性区分能力和AP 聚类的属性粒化方法(Attribute granulation based on attributediscernibility and AP algorithm,AGAP),首先依据属性依赖度计算属性的区
【机 构】
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徐州医学院医学信息学院 徐州 221005
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提出一种基于属性区分能力和AP 聚类的属性粒化方法(Attribute granulation based on attributediscernibility and AP algorithm,AGAP),首先依据属性依赖度计算属性的区分能力,然后将所有属性作为潜在的聚类中心,使用AP 算法聚类,得到若干个属性簇类,最后采取选用代表属性的方法得到较粗的属性粒子,从而完成属性粗粒化的要求。对高维数据的特征降维,这种算法比传统的属性约简算法大大提高了运算效率,在属性粒化精度要求不是很严格的情况下,算法优势明显。
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