禁忌离散粒子群优化的粗糙集属性约简算法

摘要 针对数据挖掘中大部分数据属性存在冗余且不具备同等重要性，不利于在数据分析中做出简明的决策，对决策表进行属性约简是规则提取和数据挖掘的重要步骤，提出一种改进的的禁忌离散粒子群优化算法. 将决策表的条件属性集合作为离散粒子群，同时引入禁忌搜索算法作为局部搜索策略，提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力.在不影响分类质量的前提下，通过粒子间的相互作用最小化条件属性集合，从而删除冗余属性简化知识库.最后利用多组数据进行检验，并与其它算法做了对比实验，实验结果表明此算法能够有效的进行属性约简