【摘 要】
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数据挖掘是从大型数据库中提取隐含的、预先不知道的、潜在有用的信息。属性约简作为粒计算、粗糙集等软计算理论中关键的一部分，在数据挖掘起着非常重要的作用，一个好的属性约
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数据挖掘是从大型数据库中提取隐含的、预先不知道的、潜在有用的信息。属性约简作为粒计算、粗糙集等软计算理论中关键的一部分，在数据挖掘起着非常重要的作用，一个好的属性约简算法，可以减少计算的复杂度，提高数据挖掘的效率。粒计算作为近年研究领域的热点之一，为数据挖掘研究的许多方面提供了理论上的框架。近年来，许多学者从各自不同的学科领域对粒计算进行了深入的研究，并取得了很多成果。
本文运用粒计算的思想和方法，提出了一种新的快速属性约简算法—FARA(Fast Attribute Reduction Algorithm)。算法包括运用基于回溯的基数排序算法求不可分辨关系、求正域、求核、求属性约简四个部分。其中求核的时间复杂度成功地降为，然后，运用改进的属性重要度作为启发信息，得到求属性约简的算法的时间复杂度为。因此，算法在很大程度上减少了约简所花费的时间，提高了约简的效率。另外，在此过程中，通过严密的定理和推论证明了算法的正确性和高效性。作为课题的一部分，设计开发了FARA对应的属性约简系统—FARS(Fast Attribute Reduction System)。在系统中除实现了FARA外，还实现了作者刘少辉等在文献[32]中提出的高效完备的属性约简算法，及徐章艳等在文献[33]提出的快速约简算法，以和本文FARA进行详细的比较。最后，运用UCI机器学习库中的一些数据集对三种算法进行测试，通过对测试结果的分析，证明了FARA对大型的数据集进行属性约简的高效性。
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