基于聚类与粒化度量的高效决策表约简

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.

关键词：属性约简、粒化、粒化重要度、区分矩阵

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61370168

在线出版日期：2019-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：246-248