属性约简

粗糙集属性约简调研

本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法，为大学生理解这一概念提供了指南。

数据挖掘 11 2024-04-30

SOIS中基于信息熵的属性约简

粗糙集理论用于SOIS中属性约简。通过信息论视角，引入信息熵和相对信息量。基于信息熵定义属性约简，并提出减价算法。示例说明方法有效性。

数据挖掘 15 2024-05-26

正逼近粗糙集属性约简加速器

如果你在做机器学习和数据挖掘，应该知道**特征选择**是个棘手的问题吧。粗糙集理论是一个常见的方法，是在**属性约简**的过程中。不过，有个小问题，就是计算过程比较费时。为了提高效率，最近有个不错的加速器——**正逼近**，能大大加速启发式属性约简的过程。用这个加速器，几种代表性的粗糙集启发式算法都得到了增强，改进后的版本在大数据集时的性能更加突出，真的是挺不错的！实验表明，使用这个加速器后，算法不仅计算更快，分类精度还保持不变，甚至更好。如果你有类似需求，值得一试哦。

数据挖掘 0 2025-06-18

粗糙集理论软件Rosetta的属性约简方法及其应用

粗糙集理论是数据挖掘和知识发现领域的重要方法，主要应用于处理不完整或不确定的数据。深入探讨了粗糙集软件Rosetta在属性约简中的应用。Rosetta专为实现粗糙集理论算法而设计，提供了有效的数据分析和知识提取方法。其中，属性约简是其核心功能之一，通过贪婪算法和遗传算法等多种优化策略，帮助用户减少特征维度，提高模型解释性和效率。

算法与数据结构 22 2024-07-29

基于迭代局部搜索和粗糙集的新属性约简算法探讨

介绍了两种基于迭代局部搜索和粗糙集理论的新型属性约简算法。这两种算法均以相对约简的贪婪策略作为起点，并采用不同的属性选择方式。第一种算法采用随机选择策略，而第二种算法则通过复杂的选择程序进行优化。另外，第一种算法设定了固定的迭代次数，而第二种算法则在达到局部最优解时停止迭代。通过对来自UCI的八个著名数据集进行的实验验证，展示了这些算法在属性约简中的显著优势。

Matlab 12 2024-07-21

基于粗糙集的属性约简在数据挖掘中的研究

粗糙集的属性约简在数据挖掘中挺有用的，尤其是在一些不完全、冗余的数据时。它从数据中提取出最精简的属性集，同时又不会损失分类能力。你可以把它想象成给数据“瘦身”，让它变得更高效。在实际操作中，粗糙集理论通过简化数据的结构，能够提高数据挖掘的精度和速度。嗯，最关键的是，它不需要额外的先验信息，这就让算法更灵活。如果你正在做与数据相关的项目，粗糙集的属性约简可以大大简化你的工作，是在分类问题上，能你更好地去除不必要的特征。

数据挖掘 0 2025-06-11

基于云计算的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法研究(2015年)

云计算技术作为海量数据挖掘的高效解决方案，结合MapReduce并行计算模型与粗糙集属性约简算法，提出了一种基于MapReduce的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法。该算法显著提升了粗糙集属性约简在大数据处理中的效率，适应了云计算环境。实验验证显示，该算法具备出色的效率、加速比和可扩展性。

数据挖掘 16 2024-07-23

基于粗糙集属性约简的图像隐藏信息检测新方法(2008)

统计分析方法是图像隐藏信息检测中常用的手段，相较于特定隐写分析，其更为灵活，能够快速适应新的或未知的隐写算法。为解决高维特征属性问题，采用粗糙集属性约简技术，有效降低数据规模。实验结果显示，该方法在不影响分类精度的情况下显著提升了检测速度。

统计分析 17 2024-08-30

Step条件属性约简求核-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

Step1条件属性约简求核下面讨论属性约简求核的两种方法：分辨矩阵直接求核约简法和用命题11-1、命题11-2求核约简法。首先，用分辨矩阵直接求核集。以下举例说明分辨矩阵求核约简的方法，如表11.3医疗决策表所示是一个知识系统，U={U1,U2,…，Un}是论域，C={a,b,c,d}是条件属性集，D={e}是决策属性集，P=C+D。则其相应的分辨矩阵为：D=

数据挖掘 12 2024-07-13

基于启发式算法的属性约简在数据挖掘中的应用

基于粗糙集理论，探讨了属性约简在数据挖掘中的重要性和应用。通过引入启发式算法，详细分析了其在优化数据挖掘过程中的有效性，并结合实例展示了算法的实际效果。技术进步使得这些算法在处理复杂数据集时显得尤为重要。

数据挖掘 8 2024-08-03