适应兼容与不兼容决策表的属性约简算法改进

"一种改进的基于依赖度的属性约简算法 (2011年) - 云南民族大学学报(自然科学版)，杨沛，袁莎，周卫红 - 计算机科学，粗糙集，属性约简，依赖度" 本文探讨了基于依赖度的属性约简算法，并对其在处理不相容决策表时的局限性进行了深入研究。属性约简是粗糙集理论中的关键概念，其目的是在保持数据分类能力不变的情况下，减少决策系统的复杂性。传统的依赖度属性约简算法在面对不相容决策表时可能出现问题，因为这些表中存在无法一致分类的实例，导致算法失效。 作者首先分析了原有算法产生缺陷的原因，指出在求解约简过程中，算法的终止条件可能不适应不相容决策表的特性。为解决这一问题，论文提出了一个改进的算法，通过修改求核的终止条件，使算法能够同时处理相容和不相容的决策表。改进后的算法在约简过程中，先计算非核属性的重要性，然后按照重要度顺序逐步将属性加入核，以实现更有效的约简。 在实施过程中，算法首先计算每个非核属性的依赖度，依赖度是衡量属性对于决策系统重要性的指标。然后，通过比较所有非核属性的依赖度，选择最高者加入核，重复此过程直到达到新的稳定状态，即无法再有属性加入核而保持决策系统的等价性。 论文通过具体实例验证了改进算法的有效性和实用性，证明了该方法能够在保持决策系统等价性的同时，有效地简化不相容决策表。这为粗糙集理论在实际应用中的扩展提供了新的思路，特别是在处理复杂、矛盾数据集时，该算法有望提高模型的解释性和计算效率。 关键词：粗糙集理论是数据挖掘和知识发现领域的一个重要工具，它允许处理不确定性和不完整性。属性约简是粗糙集的核心操作，旨在找到一组最小的属性集合，该集合在保留原始决策系统行为的同时，能减少数据的复杂性。依赖度是评估属性对决策系统影响的关键度量，对于属性约简的选择至关重要。 该研究为粗糙集理论在处理不相容决策表时的属性约简提供了一种有效且通用的方法，提高了算法的适用性和性能，对数据挖掘和知识发现领域的理论研究和实践应用具有积极意义。