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基于Relief属性重要度的快速约简算法

【摘要】 邻域粒化的概念负域中的样本进行邻域划分操作重要度的快速属性约简算法Pawlak使用邻域粗糙集模型计算样本邻域度量属性重要度时，粗糙集的扩展能够有效的处理数值型数据，。因为引入了需要不断反复的对，算法属性为此提出了一种基于通过和现有算法运用多组该算法能更快速地，Relief。降低计算邻域的算法时间复杂性，实验结果表明，在不降低分类精度的前提下，。算法计算量很大，标准数据集进行比较UCI得到属性约简

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