一种有效的基于风险最小化的属性约简算法 - 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议.pdf

本文提出一种基于风险最小化的属性约简算法，旨在提高数据挖掘中的特征选择效率。该算法结合粗糙集理论与风险评估方法，有效减少冗余属性，提升分类准确性。研究在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该方法优于传统约简算法。

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2025-12-14 15:10 上传 一种有效的基于风险最小化的属性约简算法 - 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议.pdf

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