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基于EKLD的属性约简方法

周如旗  陈文伟  
【摘要】:信息的Kullback-Leibler距离能够很好地表示两个分布函数所包含信息的差异程度。文章提出了扩展Kullback-Leibler距离的概念,在此基础上提出了一种新的基于扩展Kullback-Leibler距离的属性约简算法。实验分析表明,在多数情况下该算法能够得到决策表的最小相对约简,同时还对算法复杂度作了简单分析。

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