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基于信息熵的高效属性约简算法_黄拔
粗糙集理论是一种新型的处理模糊性和不精确性知识的数学工具，而属性约简是粗糙集理论中的核心内容之一，是指在保持信息系统的分类或决策能力不变的条件下， 删除其中的冗余属性。理论上讲，决策表的属性约简的最优结果是能够找到包含条件属性数目最少的约简，也称为最小约简，它能使决策规则的数目最少，而又不损失决策表的任何信息。现有 Rough 集算法计算的低效性在一定程度上限制了 Rough 集理论的广泛应用， 因此寻求高效的 Rough 集算法具有重要的意义。本文根据条件熵的概念及其属性重要性， 提出了一种新的树型剪枝的高效属性约简算法，有效地减少了决策表中属性约简的时间。
本文在决策表中，提出一种新的基于树型剪枝的高效属性约简方法，由于对条件属性使用的是树型剪枝的约简方法，减少了属性约简的个数与次数，从而缩短了算法的时间。理论分析和实验结果表明，该方法为从决策表中搜索最小或次优知识约简提供了一种简单有效的算法。本文创新点：提出了一种树型剪枝的属性约简方法，大大缩短了属性约简的时间。
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