基于相似关系粗糙集模型的数值属性约简算法

？针对数值属性数据包含大量噪声而经典粗糙集方法易受噪声干扰的问题，提出一种属性度量指标综合衡量属性在样本上的差异性和相似性。以这种属性度量指标为启发式设计了相似关系粗糙集框架下的数值属性约简算法，并推广到经典粗糙集。在车牌字符集和uci手写体数字字符集上和常用约简算法进行了比较，实验结果显示这种方法产生的约简属性可以导出规则数少并且具有较好分类能力的规则集。