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基于粗糙集的啟發式約簡算法:粗糙集理論是由波蘭華沙理工大學Z.Pawlak教授在1982年提出的，是一種研究不精確、不確定性知識的數學工具[1]。粗糙集理論的核心思想是在保持分類能力不變的前提下，通過對知識的化簡，導出問題的決策或分類規則。
目前，國內外已有很多關于屬性約簡的算法，如基于正區域的約簡算法、基于屬性重要
性的約簡算法以及基于信息熵的約簡算法等等，這些算法都能得到合理的屬性約簡。但這些算法都沒有度量各個屬性之間的關聯程度，也就是說，對于一個理想屬性，不僅要求與決策屬性有較高的依賴度，還要求它與其他條件屬性有較小的相關度。由于上述算法都沒有考慮屬性間的相關度，所以使得他們得到的約簡結果含有冗余屬性。如果進行挖掘的數據集比較龐大，屬性條目多，這些算法得到的約簡結果將非常不理想，嚴重影響后繼挖掘算法的實施。所以，比較好的約簡算法，除了要選擇與決策屬性依賴性較高的屬性外，還要選擇與其它條件屬性相關程度小的屬性，從而消除冗余屬性，以期達到最優約簡。為了在一定程度上解決此問題，本文提出了基于屬性重要度和相關度的啟發式約簡算法。
目前，國內外已有很多關于屬性約簡的算法，如基于正區域的約簡算法、基于屬性重要
性的約簡算法以及基于信息熵的約簡算法等等，這些算法都能得到合理的屬性約簡。但這些算法都沒有度量各個屬性之間的關聯程度，也就是說，對于一個理想屬性，不僅要求與決策屬性有較高的依賴度，還要求它與其他條件屬性有較小的相關度。由于上述算法都沒有考慮屬性間的相關度，所以使得他們得到的約簡結果含有冗余屬性。如果進行挖掘的數據集比較龐大，屬性條目多，這些算法得到的約簡結果將非常不理想，嚴重影響后繼挖掘算法的實施。所以，比較好的約簡算法，除了要選擇與決策屬性依賴性較高的屬性外，還要選擇與其它條件屬性相關程度小的屬性，從而消除冗余屬性，以期達到最優約簡。為了在一定程度上解決此問題，本文提出了基于屬性重要度和相關度的啟發式約簡算法。
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