基本信息

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文档摘要

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基于粗糙集的属性约简算法：原理、比较与优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据量呈指数级增长，数据挖掘与机器学习在众多领域得到广泛应用，旨在从海量数据中提取有价值的知识和模式。然而，实际数据往往存在高维、噪声、不完整和不一致等问题，这给数据处理和分析带来巨大挑战。例如，在医疗领域，患者的病历数据包含大量属性，如症状、检查指标、病史等，其中部分属性可能与疾病诊断并无直接关联，或者属性之间存在冗余信息。若直接使用这些原始数据进行疾病诊断模型的构建，不仅会增加计算成本，还可能引入噪声干扰，降低模型的准确性和泛化能力。此时，属性约简作为数据预处理的关键步骤，显得尤为重