基于FCM的相似关系粗糙集属性约简方法

摘要：

对具有连续属性值的信息系统的属性约简是粗糙集理论的研究热点之一.区别于传统通过连续属性离散化方法定义的等价关系,提出利用自适应的模糊C均值聚类的初步划分能力定义一种相似关系以及其自适应形式.基于该相似关系定义的粗糙集模型较好地排除噪声数据.提出正域与非正域定义以及从中导出的一种重要度以指导属性约简.与现有方法的比较实验表明该方法在属性约简上具有有效性和稳定性以及约简结果的合理性.

关键词：粗糙集、属性约简、模糊C均值、相似关系

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金10771043

在线出版日期：2013-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：132-135