摘要
本文主要研究基于粗糙集理论的属性约简算法。提出了一种改进的启发式约简算法,该算法以属性的加权频率为启发信息,同时考虑属性间的影响度。并通过算例验证了该算法的可行性和有效性。
This paper researches attributes reduction of Rough Set Theory. Put forward a modified algorithm of heuristic attribute reduction,this algorithm based on attribute weighted frequency,consider the impact of attribute at the same time. The experimental results show that the algorithm is verified to be more feasible and effective.
出处
《微计算机信息》
2010年第36期282-283,272,共3页
Control & Automation
基金
基金申请人:李树平
项目名称:基于粗集理论的属性约简算法的研究
基金颁发部门:黑龙江省教育厅(11531389)
关键词
粗糙集
属性约简
加权频率
属性影响度
Rough Set
Attribute Reduction
Weighted frequency
The impact of Attribute
