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《计算机科学》 2018年01期
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加权模糊粗糙约简

范星奇  李雪峰  赵素云  陈红  李翠平  
【摘要】:基于模糊粗糙集的传统约简算法的时间代价较高,在处理大规模数据时耗时过长,且在许多实际大规模数据集上存在有限时间内无法收敛等问题。因此将权重引入属性约简的定义中,其中属性权重是属性重要度的数值指标。通过构建优化问题来求解属性权重,证明了属性依赖度即是属性权重的最优解。因此,提出了基于属性权重排序的约简算法,从而大大提升了约简的速度,使得约简算法可以应用于大规模数据集,特别是高维数据集中。
【作者单位】中国人民大学信息学院;中国人民大学环境学院;
【分类号】:TP18

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