基于粗糙集信息量度的数据表分解算法
在数据挖掘中,直接在海量高维数据集上进行挖掘得到的规则往往数目众多、规则长度长,用于决策分析的有效性低.基于此,提出了一种基于粗糙集信息量度的数据表分解算法.该分解算法的计算时间复杂度远小于经典粗糙集约简算法的计算时间复杂度,在提高计算速度的同时不会损失信息量.
数据挖掘、粗糙集、数据库分解、属性、复杂度
30
TP18(自动化基础理论)
2009-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
1198-1200
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数据挖掘、粗糙集、数据库分解、属性、复杂度
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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