基于距离的粗糙集属性约减改进算法研究

摘要

属性约减是粗糙集理论的重要研究内容之一.由于Z.Pawlak经典粗糙集模型在处理集合间隶属关系过于简单的缺陷,文章提出了以集合间距离作为集合隶属关系的判别依据,对属性依赖度和重要度重新进行了定义,从而对属性约减算法进行改进.最后,通过一个数据模型的验证,改进后的算法能够更有效地滤除冗余属性,保留关键属性.