【摘 要】
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为解决粗糙集离散化过程中存在的信息损失问题，将粗糙集理论与模糊集理论相结合，提出基于FCM的模糊粗糙属性约简算法。该方法用模糊C均值聚类算法对连续属性进行模糊化，并通过有
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为解决粗糙集离散化过程中存在的信息损失问题，将粗糙集理论与模糊集理论相结合，提出基于FCM的模糊粗糙属性约简算法。该方法用模糊C均值聚类算法对连续属性进行模糊化，并通过有效性分析来确定最佳分类数目。该方法克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数，几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点。最后分别对天气信息系统和玻璃识别信息系统进行了属性约简计算，结果表明该方法是可行有效的。
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