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山东大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (6): 8-12.

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

基于相对知识粒度的决策表约简

陈玉明,吴克寿,谢荣生   

  1. 厦门理工学院计算机科学与技术系, 福建 厦门 361024
  • 收稿日期:2012-04-02 出版日期:2012-12-20 发布日期:2012-04-02
  • 作者简介:陈玉明(1977- ),男,江西吉安人,讲师,博士,主要研究方向为粗糙集与数据挖掘.E-mail: cym0620@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61103246, 60903203, 61075056);厦门理工学院引进人才项目(YKJ10036R)

Reduction for decision table based on relative knowledge granularity

CHEN Yu-ming, WU Ke-shou, XIE Rong-sheng   

  1. Department of Computer Science and Technology, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024, China
  • Received:2012-04-02 Online:2012-12-20 Published:2012-04-02

摘要: 知识粒度主要应用于信息系统的属性约简。为了把知识粒度拓展到决策表约简领域,在研究知识粒度的基础上,定义了相对知识粒度的概念,证明了对一致决策表约简而言,相对知识粒度表示与Pawlak代数表示的等价性。进一步定义了基于相对知识粒度的属性重要度,提出了两个基于相对知识粒度的启发式决策表约简算法。通过理论分析与实例表明约简算法是有效可行的。

关键词: 粗糙集, 知识粒度, 信息系统, 约简, 决策表

Abstract: The knowledge granularity was mainly used for attribute reduction in information systems. In order to expand the knowledge granularity to the field of decision table, the relative knowledge granularity was defined based on knowledge granularity. The equivalence between the Pawlak algebraic representation and relative granularity representation was proved for a consistent decision table. Based on the definition of relative knowledge granularity, the attribute significance was defined, and two heuristic reduction algorithms for decision table were proposed. Theoretical analysis and the actual example study showed that the reduction algorithms were efficient and feasible.

Key words: rough sets, knowledge granularity, information system, reduction, decision table

中图分类号: 

  • TP181
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