一种基于相对信息粒度的属性约简算法_第1页
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文档简介

粗糙集理论是一种用于处理不确定，模糊和不完整信息的数学模型。在粗糙集理论中，一个决策系统由属性和类别组成。一般而言，类别可A，决策类别集Y和数据表D，定义如下概念：DAA'的下近似集是D中满足以下条件的样本的集合：在该属性集A'下，每个样本都属于相同的类别集Y'。DAA'的上近似集是D中满足以下条件样本的集合：在该属性集A'下，存在至少一个样本属于类别集Y'。近似度：属性集A'的近似度被定义为下近似集和上近似集的比值。A中任意选取一个属性，将其与全局最优属性集C组成的子集进行比较。C好，则将该属性添加到C中。23上述算法的核心是相对信息值的计算，相对信息的计算通过m^nn是属性集的大小，m是类别数。

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