【摘 要】
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从降低样本数据模糊性及随机性角度出发，提出了一种基于云模型的连续属性决策表简化算法．该算法通过对决策表的转换，建立云相似度概念来刻画样本间等价关系，并采用改进的动态聚类
【机 构】
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重庆大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,西南交通大学信息科学与技术学院
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从降低样本数据模糊性及随机性角度出发，提出了一种基于云模型的连续属性决策表简化算法．该算法通过对决策表的转换，建立云相似度概念来刻画样本间等价关系，并采用改进的动态聚类方法自动获取相似样本，完成对样本的较粗粒度表示．实验结果表明，简化决策表在不到原规模十分之一的条件下，取得了大致相当的识别率，从而大幅降低粗集知识获取时间．
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