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文檔簡介
1、粗集理論是一種處理不精確、不一致、不完整信息的數(shù)據(jù)分析工具，不需要提供問題所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗信息，可直接對數(shù)據(jù)進行分析和推理，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識，揭示潛在的規(guī)律。粗集理論已廣泛地應(yīng)用于機器學習、數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)、決策分析、模式識別、醫(yī)療診斷和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。 在粗集理論中，約簡與核是兩個最重要的基本概念。約簡是指在保持分類能力不變的前提下，刪除冗余的屬性。核是所有約簡的交集，其核屬性的計算往往是決策信息約簡過程的出發(fā)
2、點和關(guān)鍵。尋求快速的求核和屬性約簡算法是粗集理論研究的重要內(nèi)容之一。 本論文針對粗集求核和屬性約簡算法進行了研究，主要工作如下： 首先，本文研究了求取決策表核屬性的經(jīng)典算法，分析了時間復雜度和空間復雜度，提出一種效率更高的計算核屬性的算法，通過例子說明算法的具體過程并驗證了算法的正確性。 其次，本文研究了基于差別矩陣的屬性約簡算法及其局限性，提出了一種基于依賴度的決策表屬性約簡算法，該算法不需求核運算，節(jié)省了時間
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