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提出了一种改进的属性约简启发式算法，讨论了启发式信息的构造，通过两个反例证明了现有的两种属性重要度定义（基于属性依赖度的定义和基于信息熵的定义）的不完备性，提出了一种加权平均 的属性重要度定义；在此基础上构造了两种启发式算法，通过UCI机器学习数据库中的几个实例验证了此算法的有效性。
一种改进的粗糙集属性约启发式算法
【摘 要】
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提出了一种改进的属性约简启发式算法，讨论了启发式信息的构造，通过两个反例证明了现有的两种属性重要度定义（基于属性依赖度的定义和基于信息熵的定义）的不完备性，提出了一种加权
【机 构】
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上海交通大学国家模具CAD工程研究中心
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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2002年4期
【基金项目】
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上海市青年科学基金资助项目
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