广义粗糙集理论及实值属性约简

摘要：

针对经典粗糙集理论仅能处理离散化数据的局限性,提出属性和属性子集的广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系,并提出了广义近邻关系下的广义粗糙集扩展模型.广义粗糙集理论利用广义近邻关系在全局中划分相容模块,构成集合的下、上近似集,避免了经典粗糙集理论必须量化数据的麻烦.另外,提出了广义粗糙集的实值属性约简的一种贪心算法,并分析了约简属性集合的质量.最后通过实例验证了所提方法的正确性和有效性.

关键词：数据挖掘、广义粗糙集理论、广义重要度、近似约简

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1420-1423