强化正域属性约简方法在决策表优化中的高效应用

“基于强化正域的属性约简方法.pdf”是一篇研究论文，探讨了在粗糙集理论框架下，如何通过定义强化正域来改进传统的属性约简方法，以提高数据约简的效果和效率。该研究引入了精确的边界域划分和强化依赖度的概念，通过自顶向下的启发式搜索算法实现属性约简。论文通过在UCI标准数据集上的实验验证了这种方法（REPR）的优越性，表明其能在保持高分类精度的同时，减少决策树的规模。 在粗糙集理论中，属性约简是关键步骤，它旨在找到一个最小属性子集，这个子集可以保留原始数据集中的所有决策信息。传统的属性约简方法通常基于属性依赖度，即评估每个属性对决策属性的影响程度。然而，该论文指出这些方法可能无法充分捕捉到属性间的复杂关系，特别是在处理边界案例时。 强化正域的概念是该研究的核心创新点。正域是指在不改变决策结果的情况下，对于给定决策属性的所有可能值，条件属性的取值范围。强化正域则是在正域的基础上，考虑了条件属性对决策属性的强化影响，即当条件属性值发生变化时，决策属性的确定性增强。通过精确地划分边界域，研究人员能够更准确地计算出每个条件属性对决策属性的强化依赖度。 论文中提出的启发式搜索算法是一种自顶向下的策略，它从所有属性集合开始，逐步移除对决策影响最小的属性，直到无法进一步减小决策树的规模而不影响精度。这种算法有助于找到最优的属性子集，即属性约简。 实验部分，研究者使用了UCI机器学习库中的标准数据集，对比了基于强化正域的约简方法REPR和其他经典方法。实验结果显示，REPR方法在保持或提高分类性能的同时，显著减少了决策树的复杂性，证明了该方法的有效性和实用性。 关键词涉及的领域包括粗糙集理论、属性约简、正区域以及属性依赖度，这表明该研究关注的是数据挖掘和知识发现中的核心问题，特别是如何在不丢失重要信息的前提下，简化数据表示以提高决策系统的效率。 这篇论文提出了一个改进的属性约简方法，通过强化正域和启发式搜索策略，提高了粗糙集模型的约简质量和效率，对于数据挖掘和决策支持系统的设计具有重要的理论和实践意义。