介紹

　　RoughSets算法是一種比較新穎的算法，粗糙集理論對于數(shù)據(jù)的挖掘方面提供了一個新的概念和研究方法。本篇文章我不會去介紹令人厭煩的學(xué)術(shù)概念，就是簡單的聊聊RoughSets算法的作用，直觀上做一個了解。此算法的應(yīng)用場景是，面對一個龐大的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如何從里面分析出有效的信息，如果一database中有幾十個字段，有我們好受的了，但是一般的在某些情況下有些信息在某些情況下是無用的或者說是無效的，這時候我們假設(shè)在不影響最終決策分類結(jié)果的情況下，對此屬性進行約簡。這就是RoughSets所干的事情了。

算法原理

　　算法的原理其實很簡單，所有屬性分為2種屬性1類為條件屬性，1類為決策屬性，我們姑且把決策屬性設(shè)置在數(shù)據(jù)列的最后一列，算法的步驟依次判斷條件屬性是否能被約簡，如果能被約簡，此輸出約簡屬性后的規(guī)則，規(guī)則的形式大體類似于IF---THEN的規(guī)則。

　　在屬性約簡算法中，都離不開近似度的計算，即正區(qū)域的計算。屬性重要性的計算也是基于正區(qū)域或者近似精度的。由于要求不斷擴大的條件屬性子集R計算，如何有效地計算近似精度對提高算法是很有意義的。

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學(xué)習(xí)資源

http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1247365007_10_1.html

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】粗糙集属性约简—Attribute Reduction的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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