基于粗糙集的分布式集值数据属性约简

有许多文献针对集中式集值决策信息系统进行了研究,但还没有针对分布式集值决策信息系统方面的研究。主要讨论了分布式环境下集值决策信息系统的属性约简问题。从概率角度给出了集值对象的相似性度量,定义了分布式集值决策信息系统中的粗糙集模型;以保持系统正域不变为准则,分析了分布式集值决策信息系统中子决策表和属性的可约性;随后,给出了分布式集值决策信息系统中属性对于系统可约的2个判定条件,并采用后向搜索策略提出了相应的属性约简算法;为了验证该方法的有效性,在5份数据集上进行了50组实验。实验结果表明,提出的方法可以在保持分布式集值决策信息系统分类能力基本不变的情况下约简掉冗余的属性。。