基于优化可辨识矩阵的多粒度粗糙集属性约简算法

摘要

为了解决多粒度粗糙集中构造可辨识矩阵计算量过大等问题，提出了一种基于优化可辨识矩阵的改进的多粒度属性约简算法。使用属性重要度作为相似度构造不同粒度空间，输出各粒度空间的优化可辨识矩阵中的核属性，用于求解最终约简，对约简集进行反向冗余检测，避免存在冗余属性。结果表明：该算法能够有效降低时间复杂度，提升约简效率。实例和多个UCI数据集的实验结果验证了该算法的有效性。

关键词

多粒度粗糙集 / 粒度空间 / 优化可辨识矩阵 / 属性约简算法