【摘 要】
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粗糙集理论是机器学习和数据挖掘领域的重要课题之一，其中属性约简算法是该理论实现应用的主要算法。提出了一种基于长度约束区分矩阵的约简算法（RABDMLC算法），通过抽样数据集计
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,安徽建筑工业学院网络信息中心
【基金项目】
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安徽省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Anhui Province of China under Grant No.050420207 ）.
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粗糙集理论是机器学习和数据挖掘领域的重要课题之一，其中属性约简算法是该理论实现应用的主要算法。提出了一种基于长度约束区分矩阵的约简算法（RABDMLC算法），通过抽样数据集计算平均区分矩阵项长，构造区分矩阵时不构造长于平均区分矩阵项长的项，在一定程度上提高了约简的效率。与基于属性频度函数的约简算法进行对比试验分析后，验证了该算法是有效和可行的。
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