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摘要
随着大数据时代的到来，数据的结构变得越来越复杂，数据集的维度变得越来越高，这极大地影响了数据挖掘的效率。因此，很有必要进行数据压缩或对信息系统进行属性约简，即去掉不必要的冗余属性，降低数据维度，提高数据挖掘效率。在现实生活中，人们对数据集中每个条件属性的关注度往往是不一样的。首先，在经典模糊决策数据集的基础上，对不同的条件属性进行加权，定义加权得分函数，进一步建立带关注度的模糊序决策信息系统。然后在该系统中引入分布函数，并通过分布可辨识矩阵建立求分布约简的方法。最后，通过案例分析验证了该方法的可行性。
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