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歸納值約簡過程算法

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  屬性約簡和值約簡是粗糙集理論研究中的兩個(gè)重要內(nèi)容,屬性約簡是在保持與原有的數(shù)據(jù)庫決策能力相同的情況下,選擇問題最小屬性子集,剔除數(shù)據(jù)中的沒有利用價(jià)值成分的過程。在現(xiàn)實(shí)世界的問題中,由于噪音、誤導(dǎo)和不相關(guān)屬性的存在,使得屬性約僅是在一定程度上去除了決策表中的冗余屬性,但并沒有完全去掉決策表中的不必要的信息。為此,還需要對決策表進(jìn)行更深層次的處理,即對決策表進(jìn)行值約簡。值約簡是去掉多余的屬性值,用最少的條件屬性值來區(qū)分每一個(gè)決策類,在不改變決策能力的基礎(chǔ)上得到更加簡化的規(guī)則集。值約簡的研究方法有很多,比如一般的值約簡算法、啟發(fā)式值約簡算法、基于決策矩陣的值約簡算法、歸納值約簡算法和Skowron算法等。本文主要研究基于歸納的值約簡算法,并對算法的執(zhí)行效果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,以及與啟發(fā)式值約簡算法進(jìn)行了比較。

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