基于辨识矩阵的属性集重要度评价方法

摘要：

在决策表中,为了评价某条件属性的重要性,不但要考虑这个属性(单一属性)相对于决策属性的重要性,还要考虑该条件属性与其他条件属性构成的属性集的重要性.在属性集依赖度比单一属性依赖度更加可信的事实基础上,提出了一个基于辨识矩阵的属性集重要度评价方法.该方法能够较快地获得分辨矩阵,并直接求出属性集的依赖度,从而大大降低了算法的时间复杂度.实例验证了该方法具有较好的有效性和较低的时间复杂度.

关键词：粗糙集、决策表、分辨矩阵、依赖度

所属期刊栏目：12

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-12-17（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：6051-6053,6063