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基于变精度和浓缩
布尔矩阵
的属性约简
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容。传统的基于差别矩阵的属性约简方法只能处理一致决策表,改进的差别矩阵针对决策表中一致和不一致的对象做不同的处理,从而解决了这一问题。浓缩
布尔矩阵
进一步节省了矩阵的存储空间并提高了矩阵的生成效率,从而可以快速计算得到约简。在此基础上,结合变精度的思想把部分不一致对象合理地加入到一致对象的集合中,瓜、而增加了一致数据的信息量,并通过使用浓缩
布尔矩阵
有效降低了约简的计算消耗。实验表明,所才是方法在运行速度和分类精度方面均表现出了优势。
2021-03-14 19:09:57
801KB
粗糙集,差别矩阵,属性约筒,浓缩布尔矩阵,变精度
1
布尔矩阵
与推荐系统(带学习代码)
通过布尔代数解决 一些商品推荐系统,好友推荐系统,附带演示源码
2019-12-21 22:18:13
117KB
布尔矩阵
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