计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (30): 77-79.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.30.023
亢 婷1,2,魏立力1
KANG Ting1,2,WEI Li-li1
摘要: 在数据分析中,特征选择是能够保留信息的数据约简的一个有效方法。粗糙集理论提供了一种发现所有可能的特征子集的数学工具。提出了一种新的基于粗糙集的启发函数叫做加权平均支持启发函数。该方法的优点是它考虑了可能性规则集的整体质量。也就是说,对所有的决策类,它考虑了规则的加权平均支持度。最后,实例表明该方法是有效的。