【摘 要】
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本文提出一种新的基于属性聚类的Rough集属性约简算法CLUBRAR.本算法首先把属性进行聚类,从而得到属性之间的关系的全局信息;然后,在这种全局信息的指导之下再进行局部求优.
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093
【出 处】
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第六届中国Rough集与软计算学术研讨会(CRSSC'2006)
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本文提出一种新的基于属性聚类的Rough集属性约简算法CLUBRAR.本算法首先把属性进行聚类,从而得到属性之间的关系的全局信息;然后,在这种全局信息的指导之下再进行局部求优.实验结果表明:与QuickReduct算法相比较,CLUBRAR算法可以有效地提高属性约简的质量.但算法中,聚类数目、频率阈值和依赖度等参数对属性约简结果的影响是研究中需要进一步讨论的问题。
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