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上传时间: 2021-03-13
详细说明：针对基于Pawlak属性重要性和条件熵的属性约简方法的局限性，提出了一种基于区分矩阵和改进后的属性重要性的高效属性约简算法。 首先，分析了两种经典属性约简的不足。 此外，根据在宇宙中将一个物体与另一个物体区分开的能力，给出了一种改进的属性重要性定义，然后将其用于计算可分辨矩阵中的属性重要性。 最后，通过根据属性重要性的降序将属性逐个添加到核心属性集，可以获得最小的属性约简。 数值算例分析表明，该算法可以有效地找到最小属性约简。 与以前的算法相比，该算法在具有更多条件属性的决策表中可以大大减少约简的计算量。
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