云计算环境下知识约简算法

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知识约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.经典的知识约简算法是假设所有数据一次性装入内存中,这显然不适合处理海量数据.为此,从属性(集)的可辨识性和不可辨识性出发,给出了可辨识和不可辨识对象对的概念及其性质,并阐述了它们与差别矩阵的关系.利用MapReduce设计了并行计算等价类的方法,提出了面向大规模数据的数据并行知识约简算法,讨论并实现了3种并行策略.最后,通过实验表明了云计算环境下知识约简算法是有效可行的,具有较好的可扩展性.
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