粒度计算驱动的定量/定性区域变化不确定性和确定性对比分析

属性约简是粗糙集理论(Rough Set Theory, RST)和粒度计算(Granular Computing, GrC)的核心议题，它起源于区域变化法(region-change law)，旨在从数据集中提炼出关键特征，简化决策过程。在这个背景下，文章关注的是定量和定性区域变化的不确定性/确定性分析。作者将研究焦点放在两种不同的粗糙集模型上：定性Pawlak模型和定量决策理论粗糙集模型(Decision-Theoretic Rough Set, DTRS)。 首先，通过知识粗化(analysis of knowledge coarsening)，作者探讨了属性删除过程中区域的变化特性，这是一种描述和理解数据复杂性的方法，通过粗化的粒度可以揭示哪些属性对区域划分影响最小，从而进行有效的约简。 其次，颗粒合并与区域分布的研究旨在深入理解区域变化函数，这有助于识别区域划分随数据变化的模式，无论是非单调性还是单调性。非单调性意味着某些属性的删除可能引起区域结构的重大变化，而单调性则表示属性删除不会改变已有的区域划分。 在定性Pawlak模型中，作者着重分析了区域变化的确定性，即区域划分在属性删除后是否保持不变或有明确的趋势。这种确定性有助于揭示定性数据的内在结构和规律性。 相反，在定量DTRS模型中，作者关注的是不确定性，即区域变化的随机性和概率性。通过DTRS，可以量化区域划分的敏感度，帮助决策者评估每个属性的重要性，尤其是在不确定性较高的情况下。 文章还总结了比较区域变化分析(comparative region-change analysis)，通过对比定性和定量方法，揭示了这两种不同类型的区域变化在不确定性/确定性上的差异和联系。这种方法为属性约简提供了更全面的视角，尤其是在属性减少时，理解和处理不确定性至关重要。 该研究利用GrC技术，结合定量和定性分析策略，深化了对区域变化不确定性的理解，这对于粗糙集理论的实际应用，如数据挖掘、知识发现以及决策支持系统等领域都有着深远的影响。