大数据集基于等价类的属性重要性定义和约简

属性约简是对大数据集进行数据处理的需要。依据Rough集理论关于属性约简的基本理论和判定条件,以及大数据集启发式约简中属性重要性的重要意义,对大型数据表的启发式属性约简分别提出等价类最大近似度MAAEC和等价类最大差异度MDAEC的属性重要性定义和启发式约简算法。实例演算证明此两法计算有效,在大数据表高维情况下可有效控制计算量,获得属性最小约简集。