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通常数据库会包含很多冗余特征,找出重要的特征子集叫做特征选取。粗糙集理论提供了一种数学工具来发现所有可能的特征子集。但因为发现的特征子集的数目通常非常庞大,遍历所有子集将非常耗时。文章介绍一种算法,它结合了粗糙集理论和贪心的启发性知识来有效进行特征子集选取。
一种结合粗糙集理论和启发式知识的特征选取算法
【摘 要】
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通常数据库会包含很多冗余特征,找出重要的特征子集叫做特征选取。粗糙集理论提供了一种数学工具来发现所有可能的特征子集。但因为发现的特征子集的数目通常非常庞大,遍历所有子集将非常耗时。文章介绍一种算法,它结合了粗糙集理论和贪心的启发性知识来有效进行特征子集选取。
【机 构】
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武汉大学计算机科学系
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2003年02期
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