基于区分能力的HU差别矩阵属性约简算法.pdf
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汇报人：;目录;01;;国内外学者在粗糙集属性约简算法方面进行了广泛的研究，提出了许多经典的算法，如基于覆盖的属性约简算法、基于区分矩阵的属性约简算法等。;;02;;;;03;;;;04;基于差别信息树，通过改进算法来优化属性约简过程，提高约简效率和精度。;构建原始差别信息树，将所有属性作为初始约简集合。;时间复杂度;05;;分类精度;;06;;;THANKS
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第4卷第2期 南 阳 理 工 学 院 学 报 Vo1．4No．2
2012年 3月 JOURNAL OF NANYANG INSTITUTE OF TECHNOL0GY Mar． 2012
一 种基于随机决策信息系统的属性约简算法
刘克成 ，陈小玉
(南 阳理工学院计算机与信息工程学院 河南 南 阳 473004)
摘 要 ：研究基于随机决策信息系统
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基于粗糙集的属性约简算法研究与应用的开题报告.docx
基于粗糙集的属性约简算法研究与应用的开题报告
一、研究背景与研究意义
在信息学领域中，数据约简旨在简化数据特征，减少数据量和处理复杂度，提高数据的可理解性和决策效率。特别是在大数据时代，数据规模不断膨胀，数据约简越来越受到关注。而基于粗糙集理论的属性约简算法成为数据约简领域研究的热点之一，它不仅可以减少数据的复杂度，而且可以保持数据的决策信息完整性和可理解性。
本研究旨在探索基于粗糙集的属性约简算法的理论基础和实现方法，构建属性约简模型，实现属性约简算法的优化，进一步应用属性约简算法解决实际问题，促进数据处理的效率和精度的提高。
二、研究内容和研究方法
（一）研究内容
本研究主要围绕基于粗糙集
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基于信息熵的属性约简算法研究的开题报告.docx
基于信息熵的属性约简算法研究的开题报告
一、研究背景
属性约简是数据挖掘中的重要问题之一，其目的是通过删除冗余属性，减少数据集的维数，提高分类器的性能，同时保持数据集的决策表达能力。因此，属性约简是数据挖掘中的一个重要研究方向。在实践中，不同的属性约简算法不仅存在着性能差异，而且在不同的数据集上还存在较大的表现差异。因此，属性约简算法的研究具有相当的实际应用价值。
基于信息熵的属性约简算法是一种常见的属性约简算法，它通过计算属性之间的互信息熵来衡量属性之间的重要性，从而选取部分作为最终的属性集。这种算法具有较强的理论支持，但其高复杂度限制了算法在大规模数据集上的应用。
二、研究内容
本文将重点
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基于粗糙集的属性约简算法研究的开题报告.docx
基于粗糙集的属性约简算法研究的开题报告
一、选题背景和研究意义：
传统的属性约简算法通常采用信息熵、信息增益、相关系数等指标，在数据处理和决策分析中卓有成效。然而在实际应用中，数据中常常存在不完整、不一致等缺陷，使得传统算法的效果大打折扣。为了解决这一问题，粗糙集理论被引入属性约简领域，其基于“粗集”和“近似”等概念，可以有效处理不完整、不一致的数据，成为了当前属性约简算法研究的热点。
本文将以基于粗糙集的属性约简算法为研究对象，探究其在处理不完整、不一致数据方面的优势和实用性，为数据挖掘和决策分析提供更为精确和准确的解决方案，具有重要的研究意义和实际应用价值。
二、研究内容和研究方向：
1.
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a7基于Rough+Sets带不确定因子的属性约简算法.pdf
2009年12月 阴山学刊 Dec．2009
YINSHANACADEMIC V01．23No．4
第23卷第4期 JOURNAL
赵连胜1，施纪华1，行飞2
(1．包头师院信息科学与技术学院，内蒙古包头014030；2．内蒙古大学理工学院，内蒙古呼和浩特ol0021)
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CN431258/ TP 计算机工程与科学 2007 年第 29 卷第 2 期
ISSN 1007130X COM PU T ER EN GIN EER IN G SCIEN CE Vol29 ,No2 ,2007
( )
文章编号 :1007130X 2007 002008603
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基于粗糙集的符号与数值属性的快速约简算法
胡清华，赵辉，于达仁
（哈尔滨工业大学 哈尔滨 150001）
摘 要 粗糙集理论被广泛应用于属性约简，复杂性是制约这些算法应用于数据挖掘任务的主要障碍，尤其是邻域模
型下的约简问题.本文分析了邻域粗糙集模型的数学性质，利用正域与属性集的单调关系，构造基于属性依赖度和前
向搜索策略的快速算法，以降低样本比较次数，提高计算效率.实验分析表明了算法的有效性.
关键词
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维普资讯
第 31卷 第1期 合肥 工业 大 学 学报 (自然科学版) Vo1．31No．1
2008年 1月 JOURNAL OFHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY Jan．2008
一 种基于粗集的决策表属性值约简改进算法
史君华
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基于信息熵的属性约简：理论、算法与多元应用探究.docx
基于信息熵的属性约简：理论、算法与多元应用探究
一、引言
1.1研究背景
在当今信息爆炸的时代，各领域数据规模呈指数级增长。数据挖掘作为从海量数据中提取潜在、有价值知识的关键技术，在商业、医疗、金融、科研等众多领域发挥着不可或缺的作用，帮助企业和组织做出科学决策、发现新的商业模式、预测风险以及推动科技创新。
然而，原始数据集中往往包含大量属性，这些属性并非都对数据挖掘任务具有同等重要性。其中一些属性可能是冗余的，即它们提供的信息可由其他属性推导得出；还有一些属性可能与挖掘任务不相关，不仅不会对分析结果产生积极影响，反而会增加数据处理的复杂度、降低算法效率，甚至干扰模型的准确性。属性约简作为
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基于粗糙集的属性约简算法：原理、比较与优化研究.docx
基于粗糙集的属性约简算法：原理、比较与优化研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的当下，数据量呈指数级增长，数据挖掘与机器学习在众多领域得到广泛应用，旨在从海量数据中提取有价值的知识和模式。然而，实际数据往往存在高维、噪声、不完整和不一致等问题，这给数据处理和分析带来巨大挑战。例如，在医疗领域，患者的病历数据包含大量属性，如症状、检查指标、病史等，其中部分属性可能与疾病诊断并无直接关联，或者属性之间存在冗余信息。若直接使用这些原始数据进行疾病诊断模型的构建，不仅会增加计算成本，还可能引入噪声干扰，降低模型的准确性和泛化能力。此时，属性约简作为数据预处理的关键步骤，显得尤为重