基于聚类与粒化度量的高效决策表约简

• 作者: 李丽红 李敏 杨亚锋
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 属性约简 粒化 粒化重要度 区分矩阵
• 年，卷（期）: 2019,（9Z）
• 页码范围: 246-248
• 页数: 3页
• 分类号: TP18

摘要

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一,传统的属性约简每次只考虑去掉一个属性后对原来知识系统的影响,或者利用区分函数进行约简,但是当数据集较大时,区分函数范式转换获得解集具有一定的困难性,降低约简效率。针对决策系统的属性约简与高效决策的粒度选择问题,将粒化度量和聚类相结合,由聚类结果选择粒结构,再由粒化度量得到各粒结构的重要度,从而进行属性约简。考虑同时去掉多个属性,提高了效率;最后结合实例验证此方法约简与利用区分矩阵的方法约简结果一致。