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資源簡(jiǎn)介

粗糙集理論被廣泛應(yīng)用于屬性約簡(jiǎn),復(fù)雜性是制約這些算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的主要障礙,尤其是鄰域模 型下的約簡(jiǎn)問(wèn)題.本文分析了鄰域粗糙集模型的數(shù)學(xué)性質(zhì),利用正域與屬性集的單調(diào)關(guān)系,構(gòu)造基于屬性依賴度和前 向搜索策略的快速算法,以降低樣本比較次數(shù),提高計(jì)算效率.實(shí)驗(yàn)分析表明了算法的有效性.

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