基于论域离散度的属性约简算法
Journal of Shandong University(Natural Science)（2023）
Abstract
提出了 一种基于论域离散度的适应度函数,在前向贪心搜索策略下,以该适应度函数评估条件属性的重要性,进而求取邻域粗糙集的约简.该算法与3个比较流行的属性约简算法进行对比实验,在12组UCI数据集上进行验证.实验结果表明,与另外3种算法相比,在不降低分类效果的情况下,本文算法在时间消耗和稳定性上具有较为明显的优势.
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