基于邻域粒化和粗糙逼近的数值属性约简

对于空间中的任一子集,通过基本邻域信息粒子进行逼近,由此提出了邻域信息系统和邻域决策表模型.分析了该模型的性质,并且基于此模型构造了数值型属性的选择算法.利用uci标准数据集与现有算法进行了比较分析,实验结果表明,该模型可以选择较少的特征而保持或改善分类能力.