【摘 要】
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属性约简是粗糙理论的基础与核心研究问题。针对求取属性最小约简的NP问题,设计一种基于粗糙集的数据约简算法,寻求决策系统的近似最小约简。首先改进差别矩阵快速获取优化差
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属性约简是粗糙理论的基础与核心研究问题。针对求取属性最小约简的NP问题,设计一种基于粗糙集的数据约简算法,寻求决策系统的近似最小约简。首先改进差别矩阵快速获取优化差别集,然后利用优化差别集中属性频度作为启发式信息,递归地调用算法寻找当前最重要属性,搜索过程中所有重要属性构成的集合即为最终所求约简。将该算法应用于电子商务用户访问模式数据浓缩,理论分析与仿真实例表明了该算法的可行性和有效性。
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