一种基于贪心策略的多粒度粗糙集简约方法及系统

摘要

本发明公开一种基于贪心策略的多粒度粗糙集简约方法及系统。方法包括步骤：构造一个空的属性子集；分别计算每个属性的内在重要性；从具有最大内在重要性的属性开始，依次循环，将具有最大外在重要性的属性添加入属性子集中；判断属性子集是否满足循环终止条件，若不满足则返回继续循环，若满足则退出循环并得到初步的属性子集；通过进一步的优化策略去除冗余属性得到最终的属性子集。本发明通过设计合理的启发函数，采用前向贪心搜索策略，能够降低属性简约算法的时间复杂度和空间复杂度，提取出重要的属性子集并忽略不重要和冗余的属性，从而有利于提高后续应用，如分类任务的准确率和稳定性。

主权项

一种基于贪心策略的多粒度粗糙集简约方法，其特征在于，包括步骤：构造一个空的属性子集；分别计算每个属性的内在重要性；从具有最大内在重要性的属性开始，依次循环，将具有最大外在重要性的属性添加入属性子集中；判断属性子集是否满足循环终止条件，若不满足则返回继续循环，若满足则退出循环并得到初步的属性子集；通过进一步的优化策略去除冗余属性得到最终的属性子集。