【摘 要】
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针对基于Pawlak和基于条件熵的属性重要性约简算法存在的局限性,提出了一种基于分辨矩阵的属性重要性约简算法。详细分析了这两类属性约简算法产生局限性的原因,据根属性在分
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针对基于Pawlak和基于条件熵的属性重要性约简算法存在的局限性,提出了一种基于分辨矩阵的属性重要性约简算法。详细分析了这两类属性约简算法产生局限性的原因,据根属性在分辨矩阵中区分对象时所起的作用的情况,给出了一种基于分辨矩阵的属性重要性定义方法,并且通过该方法计算分辨矩阵中属性的重要性;最后按照属性重要性大小的顺序来依次添加属性到核集中,直至获取决策表的一个最小约简。实例分析表明,该算法能够有效找到最小约简,与其他法相比,当决策表中条件属性较多时,该算法能够大幅减少计算工作量。
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