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關(guān)鍵詞：增量式學習 粒計算 屬性約簡 數(shù)值型數(shù)據(jù) 鄰域粒化 

摘要：增量式屬性約簡是針對動態(tài)型數(shù)據(jù)的一種重要的數(shù)據(jù)挖掘方法,目前已提出的增量式屬性約簡算法大多基于離散型數(shù)據(jù)構(gòu)建,很少有對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行相關(guān)的研究.鑒于此,提出一種數(shù)值型信息系統(tǒng)中對象不斷增加的增量式屬性約簡算法.首先,在數(shù)值型信息系統(tǒng)中建立一種分層的鄰域?；嬎惴椒?并基于該方法提出鄰域?；脑隽渴接嬎?然后,在鄰域?；隽渴接嬎愕幕A(chǔ)上給出鄰域粒化條件熵的增量式更新方法,并基于該更新機制提出對應(yīng)的增量式屬性約簡算法;最后,通過實驗分析表明所提出算法對于數(shù)值型數(shù)據(jù)的增量式屬性約簡具有更高的有效性和優(yōu)越性.

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