约简

应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断，通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表，验证了该方法的准确性和普适性。

2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码，用于非线性数据降维，专注于维数约简。

本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法，为大学生理解这一概念提供了指南。

信息系统的属性约简算法挺重要，尤其是对数据挖掘和机器学习有大。它能从复杂的数据中提取出最关键的部分，减少不必要的冗余，提升模型效率和准确性。你可以把它当作是粗糙集理论中的核心之一，重点就在于去除多余的属性，保留那些能决定决策结果的关键属性。嗯，算法的背后其实是等价关系、下近似和上近似等工具的结合。通过这些工具，能够更好地数据，提升决策支持的质量。举个例子，当你在天气与是否打网球的关系时，通过属性约简，可以快速确定哪些天气特征对决策影响最大。，这个算法对精简数据、提取关键信息、提高模型表现来说还是蛮有用的。如果你也在做数据或机器学习的工作，可以试试看这个方法，肯定会给你带来意想不到的好处。

现有大部分数据库系统如SQL Server等，具有高效的存取和存储优势，适合大规模数据处理。为实现粗糙集的数据挖掘，我们选择使用SQL语言操作，并利用高性能的数据库管理系统。系统采用VC#.NET和SQL Server编写，全部使用SQL Server存储过程处理数据，以提升效率。在Pentium 4 1.80GHz处理器,512MB内存,20G硬盘空间，MicroSoft Windows XP Service Pack 2, MicroSoft .NET Framework SDK v1.1，Microsoft SQL Server 2000环境下运行。系统主要处理信息系统和决策表，通过不同

粗糙集的课件，内容还挺硬核的，适合你想搞清楚什么是属性约简、规则提取的时候看看。讲义是老师内部整理的，资料挺系统，从 RS 理论的起源讲到怎么落地用在数据挖掘里，跨度大但逻辑清楚。粗糙集的核心是不完整信息，说白了就是你数据不全、样本有噪声，它还能帮你找出哪些字段最关键。比如你做一个问卷，字段一堆，但真正影响结果的就仨，RS 就能帮你找出来。属性约简和规则提取这块讲得还不错，配了例子，思路清晰，代码量也不大，适合自己动手跑一跑。数据挖掘方向的朋友，是对规则挖掘感兴趣的，可以顺手看看这篇《基于扩展粗糙集的近似概念格规则挖掘》，思路还蛮新颖的。如果你更关注算法落地，可以看看这个《基于 MapRedu

粗糙集理论用于SOIS中属性约简。通过信息论视角，引入信息熵和相对信息量。基于信息熵定义属性约简，并提出减价算法。示例说明方法有效性。

Matlab开发——MIMO检测中使用的格点约简算法模拟器。该算法优化多输入多输出系统的检测性能。

如果你在做机器学习和数据挖掘，应该知道**特征选择**是个棘手的问题吧。粗糙集理论是一个常见的方法，是在**属性约简**的过程中。不过，有个小问题，就是计算过程比较费时。为了提高效率，最近有个不错的加速器——**正逼近**，能大大加速启发式属性约简的过程。用这个加速器，几种代表性的粗糙集启发式算法都得到了增强，改进后的版本在大数据集时的性能更加突出，真的是挺不错的！实验表明，使用这个加速器后，算法不仅计算更快，分类精度还保持不变，甚至更好。如果你有类似需求，值得一试哦。

数据流挖掘作为热门研究领域，涵盖多种数据流类型。本研究借鉴模糊粗糙集和F-粗糙集原理，提出一种针对模糊型数据流的模糊并行约简方法。该方法通过删除冗余属性，利用属性重要性变化探测模糊概念漂移现象。区别于传统方法，该方法基于模糊数据内在特性进行漂移探测，并通过实例验证了其可行性和有效性。