| 一种结合粗糙集理论和启发式知识的特征选取算法 |
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| 引用本文： | 何苗,李春葆.一种结合粗糙集理论和启发式知识的特征选取算法[J].计算机应用,2003,23(2):113-115. |
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| 作者姓名： | 何苗 李春葆 |
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| 作者单位： | 武汉大学,计算机科学系,湖北,武汉,430079 |
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| 摘 要： | 通常数据库会包含很多冗余特征，找出重要的特征子集叫做特征选取，粗糙集理论提供了一种数学工具来发现所有可能的特征子集，但因为发现的特征子集的数目通常非常庞大，遍历所有子集将非常耗时，文章介绍一种算法、它结合了粗糙集理论和贪心的启发性知识来有效进行特征子集选取。
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| 关 键 词： | 粗糙集理论 启发式知识 特征选取算法 知识发现 数据库 |
| 文章编号： | 1001-9081(2003)02-0113-02 |
| 修稿时间： | 2002年8月15日 |
Heuristic Algorithm Based on Rough Set Theory for Feature Selection |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | feature selection rough sets heuristics KDD |
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