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基于粗糙集的啟發(fā)式約簡算法:粗糙集理論是由波蘭華沙理工大學(xué)Z.Pawlak教授在1982年提出的，是一種研究不精確、不確定性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具[1]。粗糙集理論的核心思想是在保持分類能力不變的前提下，通過對(duì)知識(shí)的化簡，導(dǎo)出問題的決策或分類規(guī)則。
目前，國內(nèi)外已有很多關(guān)于屬性約簡的算法，如基于正區(qū)域的約簡算法、基于屬性重要
性的約簡算法以及基于信息熵的約簡算法等等，這些算法都能得到合理的屬性約簡。但這些算法都沒有度量各個(gè)屬性之間的關(guān)聯(lián)程度，也就是說，對(duì)于一個(gè)理想屬性，不僅要求與決策屬性有較高的依賴度，還要求它與其他條件屬性有較小的相關(guān)度。由于上述算法都沒有考慮屬性間的相關(guān)度，所以使得他們得到的約簡結(jié)果含有冗余屬性。如果進(jìn)行挖掘的數(shù)據(jù)集比較龐大，屬性條目多，這些算法得到的約簡結(jié)果將非常不理想，嚴(yán)重影響后繼挖掘算法的實(shí)施。所以，比較好的約簡算法，除了要選擇與決策屬性依賴性較高的屬性外，還要選擇與其它條件屬性相關(guān)程度小的屬性，從而消除冗余屬性，以期達(dá)到最優(yōu)約簡。為了在一定程度上解決此問題，本文提出了基于屬性重要度和相關(guān)度的啟發(fā)式約簡算法。
目前，國內(nèi)外已有很多關(guān)于屬性約簡的算法，如基于正區(qū)域的約簡算法、基于屬性重要
性的約簡算法以及基于信息熵的約簡算法等等，這些算法都能得到合理的屬性約簡。但這些算法都沒有度量各個(gè)屬性之間的關(guān)聯(lián)程度，也就是說，對(duì)于一個(gè)理想屬性，不僅要求與決策屬性有較高的依賴度，還要求它與其他條件屬性有較小的相關(guān)度。由于上述算法都沒有考慮屬性間的相關(guān)度，所以使得他們得到的約簡結(jié)果含有冗余屬性。如果進(jìn)行挖掘的數(shù)據(jù)集比較龐大，屬性條目多，這些算法得到的約簡結(jié)果將非常不理想，嚴(yán)重影響后繼挖掘算法的實(shí)施。所以，比較好的約簡算法，除了要選擇與決策屬性依賴性較高的屬性外，還要選擇與其它條件屬性相關(guān)程度小的屬性，從而消除冗余屬性，以期達(dá)到最優(yōu)約簡。為了在一定程度上解決此問題，本文提出了基于屬性重要度和相關(guān)度的啟發(fā)式約簡算法。
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