【摘 要】
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该文从粗糙集理论中属性重要性出发,结合灰色系统理论中灰色关联度的概念,提出了一种新的基于属性重要性的启发式约简算法。该算法计算出单个条件属性与决策属性的灰色关联度值,以此作为启发式信息删除冗余属性,得到条件属性的约简。通过对KDD数据库和UCI机器学习数据库中几个数据库进行属性约简,结果证明了改进算法和新提算法的正确性和可行性。
【机 构】
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西安邮电学院 信息安全研究中心,西安 710061 西安邮电学院 计算机科学与技术系,西安 710
【出 处】
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中国计算机用户协会网络应用分会2009年网络新技术与应用年会
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该文从粗糙集理论中属性重要性出发,结合灰色系统理论中灰色关联度的概念,提出了一种新的基于属性重要性的启发式约简算法。该算法计算出单个条件属性与决策属性的灰色关联度值,以此作为启发式信息删除冗余属性,得到条件属性的约简。通过对KDD数据库和UCI机器学习数据库中几个数据库进行属性约简,结果证明了改进算法和新提算法的正确性和可行性。
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