计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (23): 163-165.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.23.050
饶 泓,夏叶娟,李娒竹
RAO Hong,XIA Ye-juan,LI Mei-zhu
摘要: 研究了Rough集理论中的属性约简和值约简问题,将分辨矩阵引入值约简中,从属性依赖度的角度重新定义了属性重要度,提出了基于分辨矩阵和属性重要度的分类规则提取算法。该算法在保持分类能力不变的前提下,得到最小属性约简,再经过值约简后得到精确的规则,与现有算法相比,能减少时间和空间耗费。实验结果验证了该算法的有效性。