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基于正域的属性精简算法实现

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简介：
本研究提出了一种新的基于正域理论的属性精简算法，旨在减少数据集中的冗余信息，提高决策效率和准确性。 基于正域的属性约简算法实现的研究已经取得了一定的进展。希望有兴趣的人可以参考并使用这些成果。

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  • 基于正域的属性精简算法实现
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    本研究提出了一种新的基于正域理论的属性精简算法，旨在减少数据集中的冗余信息，提高决策效率和准确性。 基于正域的属性约简算法实现的研究已经取得了一定的进展。希望有兴趣的人可以参考并使用这些成果。
     
  • 一种基于邻域粗糙集的前向贪心属性约简算法
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    本研究提出了一种新颖的基于邻域粗糙集理论的前向贪心属性约简算法，旨在有效减少数据集中的冗余信息，提高分类和预测模型的性能。该方法通过迭代选择最具代表性的特征子集来优化决策系统的效率与准确性。 以邻域粗糙集的属性重要度为衡量标准，从空集开始，通过前向贪心算法逐步选择重要性较高的属性加入到约简集合中，直至满足约简条件为止。
     
  • 基于MATLAB的粗糙集属性约简算法
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    本研究运用MATLAB开发了高效的粗糙集属性约简算法，旨在优化数据处理效率与准确性，适用于复杂数据分析和决策支持系统。 在进行多维数据分析时，可以采用降维方法来简化数据结构。此外，利用粗糙集理论对数据进行约简也是有效的方法之一。为了评价这些处理后的数据，可以选择权重较大的特征来进行分析。
     
  • C/C++实现的信息熵基属性约简算法代码
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    本代码实现了基于信息熵的属性约简算法，采用C/C++编写，旨在优化数据集中的特征选择过程，提高机器学习和数据分析效率。 基于信息熵的属性约简算法将数据保存在Excel文件中（新建文件默认有三个表单，删除后两个只保留第一个）。然后文件另存为txt格式，选择“文本段落件(制表符分隔)(*.txt)”作为保存类型。元组的最大个数为200，属性的个数为50。（可以修改源代码）测试的例子包括论文中的实例和网上的实例。网页可保存为PDF并在指定文件夹中存放。源代码打包在压缩包内提供下载。
     
  • 基于邻域粗糙集的符号和数值属性快速简化算法
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    本文提出了一种结合邻域粗糙集理论的创新方法，旨在高效处理混合数据集中的符号与数值属性。通过优化规则提取过程，该算法显著提升了数据分析效率与准确性。 基于邻域粗糙集的符号与数值属性快速约简算法旨在提高数据处理效率，通过优化现有方法来实现对混合类型属性的有效简化，减少计算复杂度并提升数据分析的质量和速度。该算法结合了邻域理论与粗糙集模型的优势，为解决实际问题提供了新的途径。
     
  • 基于属性重要性的启发式特征约简算法
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    本研究提出了一种新的基于属性重要性评估的启发式特征约简算法，旨在有效减少数据集中的冗余信息，提高机器学习模型效率和性能。 本段落探讨了粗糙集理论中的属性约简问题。从寻找属性约简的角度出发，首先描述了决策表中各属性的重要性，并利用已求得的正区域不断缩小处理数据的范围。在这一过程中，约简集中的属性是从核集开始逐步构建的，在每次迭代时向属性核添加重要性最大的未加入的属性，从而得到最小相对约简。这种方法可以减少计算时间并提高效率。最后通过实证分析证明了该算法相较于传统方法不仅减少了计算量还获得了更为简约的结果，验证了其正确性和可行性。
     
  • 基于QEM的三维网格精简算法实现
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    本研究提出了一种基于Quad-Edge数据结构（QEM）的高效三维网格精简算法，旨在保持模型几何特征的同时减少多边形数量。 三维网格精简算法QEM在Qt中的实现涉及对原始边的缩减操作。
     
  • 粗糙集的属性约简算法
    优质
    《粗糙集的属性约简算法》一文探讨了如何通过减少数据中的冗余信息来优化决策过程的方法，介绍并分析了几种经典的和新型的属性约简技术及其应用。 粗糙集属性约简算法对于充分理解粗糙集属性约简具有重要的指导意义。
     
  • 基于粗糙集理论的属性约简Matlab代码实现
    优质
    本项目采用Matlab语言实现了基于粗糙集理论的属性约简算法，旨在简化数据集中的特征集合，减少冗余信息，提高数据分析效率。 基于粗糙集理论求信息系统和决策系统的属性约简的代码包含详细注释，并且能够运行。希望与大家一起交流探讨。
     
  • 基于粗糙集理论的属性约简Matlab代码实现
    优质
    本项目利用Matlab语言实现了基于粗糙集理论的属性约简算法，旨在简化数据集以减少冗余特征，提高数据分析效率和模型性能。 基于粗糙集理论求信息系统和决策系统的属性约简的代码已经编写完成，并包含详细注释，可以运行。希望与大家共同交流探讨。