matlab 粗糙集属性约简

为了减少航天器特征值属性的冗余性并提高其权重的准确性，提出了一种基于邻域粗糙集的属性约简及权重计算方法。通过对不同重要度下限分类精度的对比分析，给出了确定邻域半径的新规则。在信息观权值最优计算公式的基

阐明了变精度粗糙集模型中,经典粗糙集模型分类质量、相对正域、决策类下近似不再具有非单调递减特征，在约简过程中分类质量和相对正域会出现跳跃现象，约简过程具有不稳定性；但决策类下近似不会出现跳跃现象，可以

属性约简是粗糙集理论中的重要问题。许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法，包括应用最为广泛的启发式算法。在多半径邻域粗糙集的基础上，针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷，提出一种融合

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