【摘 要】
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基于粗糙集方法提出了一种系统的决策表约简和决策规则提取方法．为了避免现有属性离散化方法的不足，使用多元统计中的聚类分析，并借助树形图，R^2、半偏相关以及伪F统计量，对连续属
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70502021）
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基于粗糙集方法提出了一种系统的决策表约简和决策规则提取方法．为了避免现有属性离散化方法的不足，使用多元统计中的聚类分析，并借助树形图，R^2、半偏相关以及伪F统计量，对连续属性进行离散化处理，得到适合粗糙集方法要求的决策表．在此基础上，简化了基于可辨识矩阵和逻辑运算的传统属性约简算法，并完善了启发式算法进行属性值约简和决策规则提取．最后，以应用实例验证了该方法的可行性和有效性．
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