【摘 要】
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分析了传统属性频率函数作为属性重要度的不足，重新定义了属性重要度，提出了一种基于差别矩阵属性重要度的属性约简完备算法．即CRABSA（Complete Reduction Algorithm Based on th
【机 构】
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成都信息工程学院软件工程系,兰州大学信息科学与工程学院
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分析了传统属性频率函数作为属性重要度的不足，重新定义了属性重要度，提出了一种基于差别矩阵属性重要度的属性约简完备算法．即CRABSA（Complete Reduction Algorithm Based on the Significance of Attribute）。该算法采用迭代思想，在每次迭代过程中根据属性重要度SGF（a）选择必要的条件属性加入约简R中。由SGF（a）定义可知，算法能确保在大多数情况下能得到决策表的最小约简。分析了算法在最坏情况下的时间复杂度，给出了该算法相对Pawlak约简的完
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