基于因子分析和主成分分析的粗集决策方法  

A New Rough Sets Decision Approach Based on Factor Analysis and Principal Component Analysis

作　　者：刘盾[1] 胡培[1] 何鹏[1] 

机构地区：[1]西南交通大学经济管理学院,成都610031

出　　处：《软科学》2009年第10期38-41,45,共5页Soft Science

基　　金：国家自然科学基金项目(60873108);教育部高校博士点专项科研基金项目(20060613019);西南交通大学博士创新基金项目(200907)

摘　　要：考虑到实际经济管理信息系统中属性的冗余性和决策属性难以获得的困难,将粗集理论引入到因子分析和主成分分析中,首先利用因子分析对指标进行降维,然后利用主成分分析计算综合评价值来构造信息系统的决策属性,进而提出一种基于因子分析和主成分分析的粗集决策方法,并通过粗集理论来获取系统中的有用信息。最终,实证分析验证了本方法的有效性和合理性。By considering the redundancy of attributes and the difficulty to obtain the decision attribute in practical information system in economic and management field. Rough sets theory （RST） is induced into Factor analysis （FA） and principal component analysis （PCA）. FA is used for dimension reduction firstly, and PCA is used to calculate the comprehensive evaluation value to generate the decision attribute, then a new rough set decision method based on FA and PCA is proposed to acquire some useful information. Finally, an empirical study is learned to validate the reasonability and effectiveness of our method.

关 键 词：粗集理论 因子分析 主成分分析 决策表 

分 类 号：N945.25[自然科学总论—系统科学]