计算机科学与探索

作者：饶亚，贾修一，李同军，商琳

单位：1.南京理工大学 计算机科学与工程学院，南京 2100942.浙江海洋大学 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室，浙江 舟山 3160223.南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室，南京 210093

关键词：属性约简,粗糙集理论,类间重合度,类间区分度

属性约简是粗糙集理论中最重要的研究问题之一。近年来，粗糙集理论下的属性约简问题引发了学者们广泛的关注。然而，大多数属性约简方法都是基于不可分辨或可分辨关系所提出的，属性约简的性能仅仅取决于等价类或近似集的变化，却忽略了不具有等价关系的对象所在的不同类簇间关系的变化情况。因此，引入了类间区分度的概念，相较于等价类和上下近似集而言，它可以反映类簇区分程度随属性变化而变化的情况。对类间重合度和类间区分度进行了解释及定义，并结合启发式搜索策略，提出了一种基于类间区分度的属性约简方法，实验验证了所提方法的有效性。

来源：2019年第8期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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