【摘 要】
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针对现有粗糙集属性约简方法中存在的连续数据处理时的信息丢失、粒化策略引入不一致信息、参数寻优困难等问题，提出一种适用于连续型数据、基于类别可区分度的非单调性启发式属性约简算法。首先以各样本的标签为依据对论域进行划分，同一标签的样本组合成一个簇，定义每个簇的类间可区分度和类内可区分度；其次，以最大化类间可区分度、最小化类内可区分度为约简原则，定义了一种新的属性重要性判别准则以确定最优约简集，从而提高
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针对现有粗糙集属性约简方法中存在的连续数据处理时的信息丢失、粒化策略引入不一致信息、参数寻优困难等问题，提出一种适用于连续型数据、基于类别可区分度的非单调性启发式属性约简算法。首先以各样本的标签为依据对论域进行划分，同一标签的样本组合成一个簇，定义每个簇的类间可区分度和类内可区分度；其次，以最大化类间可区分度、最小化类内可区分度为约简原则，定义了一种新的属性重要性判别准则以确定最优约简集，从而提高后续分类器的分类性能。在11个UCI数据集上与其他6种属性约简算法进行对比实验，结果表明：与6种算法相比
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