区间直觉模糊粗糙集的启发式属性约简方法

摘要：属性约简是数据挖掘之中最核心的问题，是任何一个部门决策知识获取的关键技术。基于深入研究模糊粗糙理论、直觉模糊粗糙集理论在属性约简知识方面的研究成果，通过定义区间模糊粗糙集的正域、依赖度与非依赖度等相关概念，提出一种启发式区间直觉模糊粗糙集属性约简方法。结果表明：该方法在知识约简中是可行的，并且相比差别矩阵方法，能有效降低空间和时间复杂度。