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本文总结归纳了现有属性约简算法的优缺点，提出一种采用属性相关度作为启发信息进行属性归约的新方法，该方法不仅能删除与决策属性无关的条件属性，而且能删除候选约简属性中的冗余属性。经理论分析和实验表明，该算法在保证分类精度不变的前提下，能获得最优或次优的约简属性集，具有很好的可行性。
一种基于粗糙集的启发式属性归约的新算法
【摘 要】
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本文总结归纳了现有属性约简算法的优缺点，提出一种采用属性相关度作为启发信息进行属性归约的新方法，该方法不仅能删除与决策属性无关的条件属性，而且能删除候选约简属性中的冗
【机 构】
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中国北京科技大学信息工程学院,北京 100083
【出 处】
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第27届中国控制会议
【发表日期】
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2008年期
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