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基于區(qū)分對象集的啟發(fā)式屬性約簡算法

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  基于正域的屬性約簡算法是利用“下近似”思想,僅考慮被正確區(qū)分樣本數(shù)的約簡算法。借鑒“上近似”的思想,利用“鄰域信息?!钡母拍疃x了區(qū)分對象集,探討了其基本性質(zhì),并提出了基于區(qū)分對象集的屬性重要度度量及啟發(fā)式屬性約簡算法。該約簡算法既考慮信息決策表的相對正域,也考慮以核屬性為啟發(fā)信息逐個增加條件屬性時對邊界域樣本的影響。通過實例分析,說明了所提算法的可行性,并且以6個UCI標準數(shù)據(jù)集為實驗對象,與基于正域的屬性約簡算法進行對比實驗。實驗結(jié)果說明,采用提出的約簡算法得到的約簡屬性集,與基于正域的屬性約簡算法相比,在進行分類任務時的分類精度能夠保持不變或有所提高。

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