基于屬性重要度的屬性約簡算法研究.pdf

1、粗糙集理論是一種能有效分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息的工具，目前已廣泛應(yīng)用于知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域。粗糙集理論能解決重要的知識分類問題，通過去除冗余對象和屬性約簡，使決策規(guī)則的數(shù)量盡可能少，從而達(dá)到知識約簡的目的。知識約簡是指在保持知識分類或決策能力不變的條件下刪除其中不必要的知識，它包括屬性約簡和屬性值的約簡，屬性約簡是粗糙集理論的核心內(nèi)容之一。
　　本論文所探討的只是屬性約簡算法中特定的一小類：基于屬性重要度的屬性約簡

2、算法。首先，介紹了Pawlak經(jīng)典粗糙集理論的背景知識及基本理論和方法。然后，對粗糙集理論發(fā)展過程中出現(xiàn)的幾個相關(guān)理論作了系統(tǒng)地介紹，包括區(qū)分矩陣、信息熵和變精度粗糙集模型，并對與之關(guān)聯(lián)的基于屬性重要度的屬性約簡算法進(jìn)行了深入討論。接下來是本文研究的重點(diǎn)，分析并提取出基于屬性重要度的屬性約簡算法的共同特征，結(jié)合二進(jìn)制區(qū)分矩陣和關(guān)鍵屬性的概念提出了新的求核算法，在分析過程中發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的基于屬性重要度的屬性約簡算法存在的一些問題以及引發(fā)問題的

3、相關(guān)因素。最后，提出一種改進(jìn)的基于屬性重要度的屬性約簡算法。
　　通過深入研究基于屬性重要度的屬性約簡算法的特點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，該類算法可能導(dǎo)致最終得到的并不是一個真正的約簡即約簡結(jié)果中仍然存在冗余屬性，其原因如下：
　　第一，啟發(fā)式信息的選取不完備。根據(jù)粗糙集理論，論域被分為正域、負(fù)域和邊界域三個部分，而所選取的啟發(fā)式信息往往只考慮了約簡過程中對某個區(qū)域的影響。因此，為了設(shè)計一個更加完備的算法，必須綜合考慮約簡過程對各個區(qū)域的影響。

4、
　　第二，在約簡過程中根據(jù)某種啟發(fā)式信息定義的屬性重要度選取屬性時，都假設(shè)選取到了屬性重要度最大或最小的一個唯一屬性。如果此時有兩個或兩個以上的屬性滿足條件，并沒有采取任何選擇策略。隨意的選擇將導(dǎo)致的后果是：得到的約簡結(jié)果中仍然包含冗余屬性。為了避免這種情況，必須采取一種新的選擇策略，本論文中采取的選擇策略是源于VPRS模型的思想。
　　第三，在約簡過程中發(fā)現(xiàn)，決策D的B正域中的對象對之后的約簡過程已經(jīng)沒有任何意義了，因?yàn)?/p>