一种同属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一,针对现有属性约简算法存在的差别矩阵占用存储空间过大,运算过程对内存要求过高等问题,提出了一种新的同属性约简算法。该算法采用分割技术将原始决策表分割为若干新的子决策表,对子决策表中的元素提取属性的共同特征组成特征矩阵,来替换传统的差别矩阵,并在特征矩阵上进行挖掘工作。理论分析和实验结果表明该算法具有较好的约简结果和更高的运算效率。