【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论在数据处理方面的重要应用,已有的针对连续型数据的属性约简算法主要集中在基 于正域的贪心算法,该方法只考虑了-致样本和其他样本的可辨识性,而忽略了
【机 构】
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属性约简是粗糙集理论在数据处理方面的重要应用,已有的针对连续型数据的属性约简算法主要集中在基 于正域的贪心算法,该方法只考虑了-致样本和其他样本的可辨识性,而忽略了边界样本点间可区分性.为了克服 基于正域算法的缺点,提出了连续型数据的辨识矩阵属性约简模型,该模型不但考虑了正域样本的-致性,同时考 虑了边界样本的可分性.基于该模型,分析了属性约简结构,定义了辨识矩阵来刻画特征子集的分类能力,构造了 实值型数据的属性约简启发式算法,并利用U C I标准数据集进行了验证.理论分析和实验结果表明,提出的算法能 够
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《宿州教育学院学报》是经国家新闻出版署批准,由安徽省教育厅主管,宿州教育学院主办的综合性学术期刊,国内统一刊号为CN34-1227/C,国际标准刊号为ISSN1009-8534,主要栏目有