基于投票式属性重要度的快速属性约简算法

作为经典Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效处理数值型的数据。但是,因为引入了邻域粒化的概念,所以邻域实数空间下的计算量要比经典离散空间下的计算量大得多。对于邻域粗糙集算法而言,能够有效且快速地找到数据集的属性约简是十分有意义的。为此,针对现有算法中属性重要度定义的不足,首先提出了一种改进的投票式属性重要度,然后进一步提出了一种基于投票式属性重要度的快速属性约简算法。实验证明,与现有算法相比,在保证分类精度的前提下,该算法能更快速地得到属性约简。