【摘 要】
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随着网络的进步,社会中产生了大量的高维数据,但很多统计方法难以直接应用到高维数据上。如何获得去噪简化且保存关键信息的低维度数据是一项急需解决的问题。粗糙集理论提供
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随着网络的进步,社会中产生了大量的高维数据,但很多统计方法难以直接应用到高维数据上。如何获得去噪简化且保存关键信息的低维度数据是一项急需解决的问题。粗糙集理论提供了一种数据降维的方法,被称为属性约简。属性约简的目标是保证原数据集的一种分类特征不变,获得其最小的属性子集。目前,基于不同的分类特征,已提出了许多不同的属性约简算法,如下近似保持、分布保持等。在序决策系统中,传统的下近似约简算法是基于差别矩阵的,计算复杂度高。为了解决这一问题,本文使用依赖度,设计了一个后向贪婪的启发式算法来计算下近似约简。实验使
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