【摘 要】
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针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法。首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义。为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值
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针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法。首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义。为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分。之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果。实验结果表明了本算法的合理和有效性。
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