基于粗集理论的约简算法

摘要：

在基于属性重要性和基于分辨矩阵两种算法的基础上,提出了一种同时满足属性重要性和频度的启发式约简算法RedFreSigni.该算法的基本思想是:以属性的核为基础,把核和用户偏好集同时作为属性近似约简的一部分,以频度作为选择属性的启发信息可同时生成计算属性的频度信息与不可分辨矩阵,减少了计算时间.在此基础上进而提出了基于规则支持度和置信度的决策挖掘算法,该算法能有效提取出用户感兴趣的规则.

关键词：粗集理论、属性约简、核、属性重要性、属性频度

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60275726;吉林省自然科学基金19990528

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：82-87