文献类型：期刊文献

中文题名：基于属性重要性的相对属性约简算法

英文题名：An Algorithm of Attribute Reduction Based on Importance of Attributes

作者：黄楠[1]

第一作者：黄楠

机构：[1]新乡学院计算机与信息工程学院

第一机构：新乡学院计算机与信息工程学院

年份：2012

期号：11

起止页码：8-10

中文期刊名：现代计算机：中旬刊

基金：河南省教育厅2011年度自然科学研究计划项目(No.2011C520007)

语种：中文

中文关键词：粗糙集;近似精度;属性约简

外文关键词：Rough Set; Approximation Qualities; Attribute Reduction

摘要：根据信息具有粒度的思想,为了去除信息系统中存在的冗余成分和不相容性,提取关键属性,基于粗糙集的两个近似精度科学地定义各种条件属性重要性,进而提出一种属性约简的有效、简捷方法。该方法包括信息核的求取,可省条件属性的重要性计算和相对属性约简集的确定。
According to the characteristics of sample information and thought of information granularity, and in order to eliminate redundancies and incompatibilities in information system, extracts the key information, scientifically defines the condition attribute significance based on two approximation qualities of rough set. Moreover, presents a simple effective method of attribute reduction. This algorithm contains the determination of information core, the calculation of the signif- icance of dispensable condition attribute and the determination of the relative attribute reduction set.