知识约简

云计算环境下的知识约简算法，尤其是涉及边界域划分那块，其实挺绕的。但这篇叫《论文研究-云计算下保持边界域划分的知识约简算法研究》的文章，我觉得思路还挺清晰的，适合前期要啃清楚约简概念的你。 边界域的边界在哪里？嗯，这篇就结合了云计算的并行思路来讲，怎么在分布式架构下做知识约简，还能保留边界域结构不变。核心用的其实是布尔矩阵、条件属性、决策类这类比较基础的概念，啃过一次之后理解起来不难。 如果你以前玩过Hadoop、接触过并行属性约简那类优化，读起来更有感觉。我个人比较喜欢它那部分划分规则的，例子虽然不多，但逻辑还算紧凑。有意思的是它后面还提到和医疗大数据结合的应用场景——虽然不是重点讲的，但思

利用可拓学的观点，对属性约简与数据挖掘进行了形式化，引入了计算算子和计算型变换，从而更加精炼地阐明了它们的本质。

应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断，通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表，验证了该方法的准确性和普适性。

2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码，用于非线性数据降维，专注于维数约简。

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。

信息系统的属性约简算法挺重要，尤其是对数据挖掘和机器学习有大。它能从复杂的数据中提取出最关键的部分，减少不必要的冗余，提升模型效率和准确性。你可以把它当作是粗糙集理论中的核心之一，重点就在于去除多余的属性，保留那些能决定决策结果的关键属性。嗯，算法的背后其实是等价关系、下近似和上近似等工具的结合。通过这些工具，能够更好地数据，提升决策支持的质量。举个例子，当你在天气与是否打网球的关系时，通过属性约简，可以快速确定哪些天气特征对决策影响最大。，这个算法对精简数据、提取关键信息、提高模型表现来说还是蛮有用的。如果你也在做数据或机器学习的工作，可以试试看这个方法，肯定会给你带来意想不到的好处。

现有大部分数据库系统如SQL Server等，具有高效的存取和存储优势，适合大规模数据处理。为实现粗糙集的数据挖掘，我们选择使用SQL语言操作，并利用高性能的数据库管理系统。系统采用VC#.NET和SQL Server编写，全部使用SQL Server存储过程处理数据，以提升效率。在Pentium 4 1.80GHz处理器,512MB内存,20G硬盘空间，MicroSoft Windows XP Service Pack 2, MicroSoft .NET Framework SDK v1.1，Microsoft SQL Server 2000环境下运行。系统主要处理信息系统和决策表，通过不同

粗糙集的课件，内容还挺硬核的，适合你想搞清楚什么是属性约简、规则提取的时候看看。讲义是老师内部整理的，资料挺系统，从 RS 理论的起源讲到怎么落地用在数据挖掘里，跨度大但逻辑清楚。粗糙集的核心是不完整信息，说白了就是你数据不全、样本有噪声，它还能帮你找出哪些字段最关键。比如你做一个问卷，字段一堆，但真正影响结果的就仨，RS 就能帮你找出来。属性约简和规则提取这块讲得还不错，配了例子，思路清晰，代码量也不大，适合自己动手跑一跑。数据挖掘方向的朋友，是对规则挖掘感兴趣的，可以顺手看看这篇《基于扩展粗糙集的近似概念格规则挖掘》，思路还蛮新颖的。如果你更关注算法落地，可以看看这个《基于 MapRedu

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。

Matlab开发——MIMO检测中使用的格点约简算法模拟器。该算法优化多输入多输出系统的检测性能。