基于粗糙集理论的属性约简算法研究

• 作者: 聂林娣
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 粗糙集 属性约简 启发式算法 可辨识矩阵
• 年，卷（期）: 2009,（3X）
• 页码范围: 2428-2429
• 页数: 2页
• 分类号: TP301.6

摘要

数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点,它是从大量数据中获取知识。进行数据挖掘的方法很多,粗糙集方法便是其中的主要方法之一。属性约简算法是基于粗糙集理论的数据挖掘模型中的关键步骤,同时也是粗糙集理论研究中的一个研究重点。通过对粗糙集理论的属性约简算法的深入研究,本文提出了一种改进的属性约简启发式算法。该算法建立在可辨识矩阵计算基础上。改进算法基于Hu的算法与Jelonek算法,在计算可辨识矩阵的基础上,保证最终能够找到决策信息系统的一个约简,同时较Jelonek算法相比,运算时间明显减少。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂林娣	南京航空航天大学信息科学与技术学院	10	32	4.0	5.0