【摘 要】
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数据挖掘是数据库系统和新的数据库应用的一个学科前沿.属性约简则是数据挖掘预处理中非常重要的一步,它大量压缩了信息系统的大小,有效提高了规则发现的准确性和效率.属性约
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数据挖掘是数据库系统和新的数据库应用的一个学科前沿.属性约简则是数据挖掘预处理中非常重要的一步,它大量压缩了信息系统的大小,有效提高了规则发现的准确性和效率.属性约简也就是机器学习中的属性子集选择问题.粗糙集理论为发现所有可能的属性子集提供了一种数学方法.目前有大量机器学习的算法用于属性约简.该文主要就这些算法进行研究和比较,并基于包装方法和GDT—RS系统的思想,提出了一种结合粗糙集理论和启发式搜索的属性约简(也叫特征提取)算法.为了验证这个算法的有效性,我们还开发了FSES原型系统,通过实验数据,证实了算法能够有效减少条件属性的数目.
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