粗等价类双边剪枝下的高效约简算法：海量与超高维数据优化

本文主要探讨了一种创新的粗糙约简算法，该算法在粗等价类双边剪枝策略指导下进行设计。粗等价类是一种新的决策系统分析工具，它将全局等价类作为最小计算单位，通过深入研究其特性，证明了在粗等价类下进行核和约简操作与原始决策系统的等价性。作者特别关注了三种类型的粗等价类——包括与正区域有密切关系的1和-1类别，针对这两种类别，提出了双边删减策略，这种方法允许对正区域进行渐进式的等价计算，从而有效地减少不必要的计算。 算法的核心部分是设计了一种双向剪枝策略，通过多次应用Hash函数，实现了属性的增量划分。这种策略有助于减少搜索空间，提高算法的效率。作者强调，这个约简算法特别适合处理海量数据和超高维的数据集，因为它能够在保证完备性的同时展现出高度的效率。 在实验验证阶段，作者选取了UCI中的20个决策集以及大量高维度的数据集，从不同角度进行了测试。结果显示，新提出的约简算法在完备性和效率上显著优于现有的其他算法。特别是当处理大规模和高维度数据时，其优势更为明显。因此，这项工作不仅提供了一种新颖的粗糙约简方法，还为处理现代复杂数据集提供了实用的解决方案。关键词包括粗糙约简、粗等价类、Hash函数和双边剪枝，这些概念的结合使得该算法在理论和实践应用上都具有重要意义。