【摘 要】
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粗糙集理论是一种有效的处理不一致、不精确和不完备等各种信息的数学分析工具。属性约简算法是粗糙集理论的关键技术之一，是数据挖掘研究的一个重要课题，也是知识获取中研究的
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粗糙集理论是一种有效的处理不一致、不精确和不完备等各种信息的数学分析工具。属性约简算法是粗糙集理论的关键技术之一，是数据挖掘研究的一个重要课题，也是知识获取中研究的关键问题之一。高效的属性约简算法使属性约简的求解被证实是一个NP-Hard问题，它通常是一个预处理阶段，使适应决策表上的分类分析。本文提出一种有效的方法——SEGMENT-SIG，可以得到最小约简子集，保持决策表的分类一致性。本文对算法最坏的时间计算复杂度进行了分析，该算法的输出是两种不同的分类器，一个是IF-THEN规则体系，另一个是决策树。
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