【摘 要】
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针对数据挖掘中大部分数据属性存在冗余且不具备同等重要性,不利于在数据分析中做出简明的决策,对决策表进行属性约简是规则提取和数据挖掘的重要步骤,提出一种改进的的禁忌
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针对数据挖掘中大部分数据属性存在冗余且不具备同等重要性,不利于在数据分析中做出简明的决策,对决策表进行属性约简是规则提取和数据挖掘的重要步骤,提出一种改进的的禁忌离散粒子群优化算法.将决策表的条件属性集合作为离散粒子群,同时引入禁忌搜索算法作为局部搜索策略,提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力.在不影响分类质量的前提下,通过粒子间的相互作用最小化条件属性集合,从而删除冗余属性简化知识库.最后利用多组数据进行检验,并与其它算法做了对比实验,实验结果表明此算法能够有效的进行属性约简.
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