【摘 要】
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提出了基于分明矩阵的启发式知识约简方法.在决策表的相对约简过程中采用分明矩阵来表达知识,并利用分明矩阵中项的长度和每个属性的频率作为启发信息进行属性的选择.现已证
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提出了基于分明矩阵的启发式知识约简方法.在决策表的相对约简过程中采用分明矩阵来表达知识,并利用分明矩阵中项的长度和每个属性的频率作为启发信息进行属性的选择.现已证明,寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP-hard问题.所提供的算法在大多数情况下能够找到最小约简,即使在没找到最小约简的情况下,也能找到次优解.通过实例分析,证明该算法是求解属性相对约简的快速有效的方法.
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