基于粗糙集的属性约简研究的综述报告.docx

基于粗糙集的属性约简研究的综述报告
粗糙集理论是近年来在数据挖掘领域中被广泛应用的一种数学理论。它通过对不完备、模糊、不确定的数据进行规约，从而得到更少特征但仍保持数据集准确度或可信度的子集，这就是属性约简。针对应用领域中数据的各种不确定性和不完备性，传统的属性约简算法通常只能得到不太理想的结果，因此，研究如何提高属性约简质量和效率一直是数据挖掘中的一个重要研究课题。本文将综述基于粗糙集的属性约简研究的现状和发展趋势。
1.基于粗糙集的属性约简概述
属性约简是指在保持数据集准确度或可信度的同时，尽量减少属性数目，提高数据处理的效率和质量。基于粗糙集理论的属性约简算法在数据挖掘中应用广泛，主要有基于粗糙集的正域、反域优化算法等。其中，粗糙集的正域约简算法中，正域是指不考虑相应属性时样本在判定类标准下的真实意义，反域约简算法中，反域是指每个判定类中不同属性组合对判定贡献的大小。
2.基于粗糙集的属性约简方法
目前，基于粗糙集的属性约简方法主要是三种：启发式搜索算法、基于遗传算法和神经网络的算法、基于优化模型的算法。启发式搜索算法是指利用获取最优解或接近最优解的搜索策略进行属性约简，如基于遗传算法的属性约简方法和基于粗糙集理论和遗传算法的属性约简方法等。基于时间变化的粗糙集方法和基于粗糙模糊集的约简方法的效果也非常好。
3.属性约简的发展趋势
基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘领域中具有广泛的应用前景。现在，在提高算法性能、降低约简复杂度，拓展应用领域及实现算法可视化方面等方面，仍有着许多的问题需要解决。随着技术的发展，未来建立起属性约简的新理论和新模型，实现算法的自适应和优化，运用约减之后的数据处理更好地支持数据挖掘分析的决策过程。
4.总结
本文对基于粗糙集的属性约简研究进行了综述，讨论了基于遗传算法和神经网络、基于启发式搜索算法、基于优化模型的算法等常见的属性约简方法，并介绍了属性约简的发展趋势和未来的研究方向。虽然目前的基于粗糙集的属性约简算法已取得了一定程度的成果，但是仍有一些待解决的问题需要进一步研究，未来的研究也将会探讨其他领域算法对属性约简问题的解决。