已有的基于差别矩阵的属性约简算法时空复杂度高,并且大多数主要是针对决策表(或信息系统)不变的情况,关于属性约简的增量式更新算法研究还不多。因此,提出了一种基于差别矩阵和属性重要度的增量式属性约简算法,主要解决条件属性增加情况下的属性约简求解问题。该算法结合差别矩阵和属性依赖度,从属性依赖度的角度出发度量了属性重要度,最终求得属性约简集。理论分析及实验结果表明,所提算法是有效可行的,提高了属性约简效率,明显降低了时间和空间复杂度。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
