【摘 要】
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摘要：总结了粗糙集用于属性约简过程中的优缺点；为了弥补粗糙集的缺陷，构建了一套简便的属性约简新方法，即修边法；修边法类似于粗糙集，但它通过人为假设将粗糙集转化为精确集，模拟二者之间的误差率，将这种误差度与决策表的条件属性重要度等价起来；揭示了修边法中属性权重的用途和意义；通过数据实例运算对比两种方法，展现了修边法的优势；通过加入容错阈值，提高属性约简的鲁棒性。 关键词：数据挖掘；属性约简；粗糙集
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摘要：总结了粗糙集用于属性约简过程中的优缺点；为了弥补粗糙集的缺陷，构建了一套简便的属性约简新方法，即修边法；修边法类似于粗糙集，但它通过人为假设将粗糙集转化为精确集，模拟二者之间的误差率，将这种误差度与决策表的条件属性重要度等价起来；揭示了修边法中属性权重的用途和意义；通过数据实例运算对比两种方法，展现了修边法的优势；通过加入容错阈值，提高属性约简的鲁棒性。
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