[发明专利]一种基于连续条件属性的粗糙集论域空间降维方法

摘要

本发明公开了一种基于连续条件属性的粗糙集论域空间降维方法，定义为粗糙集降维的度量，通过限定连续属性全距离的误差范围来规定两论域对象合并的条件：仅当两个论域对象的所有条件属性值的距离全部满足规定的距离范围时，CAWD才会取值为0，表示该两个比较对象可以认为相同，可以进行合并，以此消除了不影响知识发现的局部测量误差，同时在对CAWD＝0的两个论域对象进行合并后，论域空间的维数将会在纵向减少一维，即由n维减小为n－1维，降维效果明显。

主权项

1.一种基于连续条件属性的粗糙集论域空间降维方法，定义为粗糙集降维的度量，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入信息系统,其中是对象的非空有限集合，是属性的非空有限集合，获取数据集（论域矩阵）的初始维数；(2)参数初始化，其中：表示论域矩阵中定位的基准行中的第列条件属性值；表示论域矩阵中与基准行所比较的第行中的第列条件属性值；表示属性的最大取值；表示属性的最小取值；表示连续属性的误差因子，用以控制论域空间的降维效果；(3)计算连续属性全距离CAWD数值，如果连续属性全距离在给定误差之内，则合并两论域对象，并将被比较的xi对象清零；如果连续属性全距离不在给定误差之内，则不能合并两论域对象，同时i=i+1，继续搜索，直至i=n；(4)如果定位的基准行等于n，即计算完毕；否则跳回步骤（3），继续合并对象的处理；(5)最后，以论域空间中所有的非零对象组成降维的论域空间。