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属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,目的在于获取优良的规则集合.利用数据挖掘中规则的支持度和置信度的概念,提出了决策表的决策强度的概念, 分析了在属性约简过程中,决策强度的变化趋势;然后给出一种基于决策强度的属性约简的启发式算法, 该算法的时间复杂度为O(|C|2| U|log|U|);最后用一个例子,说明算法的有效性.