基于粗糙集的属性约简的矩阵方法  

The attribute reduction of matrix algorithm based on rough set theory

作　　者：任艳玲[1] 朱明放[2] 

机构地区：[1]陕西理工学院电子信息系 [2]陕西理工学院计算机科学与技术系,陕西汉中723003

出　　处：《陕西理工学院学报（自然科学版）》2006年第3期76-80,共5页Journal of Shananxi University of Technology:Natural Science Edition

基　　金：陕西理工学院科研基金资助项目(0535)

摘　　要：粗糙集理论中,属性约简是知识挖掘的核心。知识获取是根据对象间的某种关系如等价关系、相似关系等来定义。受关系的矩阵表示的启发,本文提出知识的矩阵表示以及属性约简的矩阵方法,这种表示和约简方法具有形式简单规范、运算工整的特点。实例验证了该方法的合理性和有效性。Attribute reduction and relative attribute reduction are a core of KDD. In RS, knowledge obtained is decided by the objects relationship, such as equivalence relation and simulation relations etc. In this paper propose the representation of classification＇s matrix expression; the attribute reduction based on matrix expression, and give some examples to explain our algorithm is efficient. This kind of method is easy to compute.

关 键 词：粗糙集 矩阵表示 知识约简 信息系统 数据集 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]