基于粗集理论的约简算法：兼顾重要性和频度

本文主要探讨了"基于粗集理论的约简算法"，该研究发表于2003年的吉林大学学报(工学版)，作者李雄飞、谢忠时、李晓堂和李军。粗集理论作为一种数据挖掘和知识发现的重要工具，其核心在于处理不确定性和模糊性，通过简化数据集来提取关键信息，而约简算法则是在这个框架下进行的。 文中提到的约简算法RedFreSigni是在前两种算法——基于属性重要性和基于分辨矩阵的基础上发展起来的。它旨在寻找一个既能反映属性的重要性，又能考虑属性频率的平衡点。算法的关键思想是结合属性的核（代表属性的重要性）和用户的偏好集，将这两者纳入属性近似约简的考量中。这样做不仅能够提升约简的有效性，还能利用频度信息作为选择属性的指导，从而在减少计算时间的同时，提高算法的效率。 约简过程不仅生成属性的频度信息，还构建了不可分辨矩阵，这有助于识别哪些属性组合对于区分数据对象不具有显著差异。这种方法有助于在大规模数据集中快速定位关键特征，对于决策挖掘尤其有益。通过引入规则支持度和置信度的概念，作者进一步提出了一个基于这两种度量的决策挖掘算法，这个算法能够更准确地提取出用户关注的规则，满足个性化需求。 这篇论文对粗集理论的应用进行了创新，提供了一种兼顾属性重要性和频率的启发式约简方法，以及一种能够挖掘出用户感兴趣规则的决策挖掘策略。这对于数据预处理和知识发现领域具有实际意义，尤其是在处理大量、高维数据时，RedFreSigni算法展示出了其优势。