基于DSM的知识约简方法研究

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根据对象属性的差异性与相似性 ,以及对DSM(difference similitudematrix)矩阵元素mdij,msij的特性分析 ,定义了属性的重要度和合并度 ,给出了最佳属性约简集的修正子集的求解方法 ,从而提出了基于DSM的知识约简方法 ,该方法能在保证规则相容的情况下生成少量规则 ,同时只使用部分条件属性 .通过约简UCI机器学习数据库 ,并与粗集理论约简的结果比较 ,表明了该方法的合理性和有效性 ,并在约简效率和规则的正确率上都要好于粗集理论 .
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