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基于信息熵的高效屬性約簡算法_黃拔
粗糙集理論是一種新型的處理模糊性和不精確性知識的數學工具，而屬性約簡是粗糙集理論中的核心內容之一，是指在保持信息系統的分類或決策能力不變的條件下， 刪除其中的冗余屬性。理論上講，決策表的屬性約簡的最優結果是能夠找到包含條件屬性數目最少的約簡，也稱為最小約簡，它能使決策規則的數目最少，而又不損失決策表的任何信息。現有 Rough 集算法計算的低效性在一定程度上限制了 Rough 集理論的廣泛應用， 因此尋求高效的 Rough 集算法具有重要的意義。本文根據條件熵的概念及其屬性重要性， 提出了一種新的樹型剪枝的高效屬性約簡算法，有效地減少了決策表中屬性約簡的時間。
本文在決策表中，提出一種新的基于樹型剪枝的高效屬性約簡方法，由于對條件屬性使用的是樹型剪枝的約簡方法，減少了屬性約簡的個數與次數，從而縮短了算法的時間。理論分析和實驗結果表明，該方法為從決策表中搜索最小或次優知識約簡提供了一種簡單有效的算法。本文創新點：提出了一種樹型剪枝的屬性約簡方法，大大縮短了屬性約簡的時間。
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