【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一，其主要目的是消除信息系统中不相关的属性，降低数据维度并提高数据知识发现性能。然而，基于粗糙集的属性约简方法大多没有考虑属性之间的依赖性，使得最终的属性约简结果存在一定的冗余属性。对此，提出一种基于邻域条件互信息熵的属性约简算法。首先，在传统邻域熵的基础上，针对混合型数据，提出混合型邻域互信息熵模型和混合型邻域条件互信息熵模型；然后利用这两种熵模型进行混合型信
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属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一，其主要目的是消除信息系统中不相关的属性，降低数据维度并提高数据知识发现性能。然而，基于粗糙集的属性约简方法大多没有考虑属性之间的依赖性，使得最终的属性约简结果存在一定的冗余属性。对此，提出一种基于邻域条件互信息熵的属性约简算法。首先，在传统邻域熵的基础上，针对混合型数据，提出混合型邻域互信息熵模型和混合型邻域条件互信息熵模型；然后利用这两种熵模型进行混合型信息系统的属性依赖度评估和属性启发式搜索，并设计出一种属性约简算法；最后通过UCI数据集的实验分析，证明了提出的算法具有较高的属性约简性能。
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