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Attribute Reduction Method Based on Sequential three-branch decision Model

Applied Mathematics 2024年第4期15卷 257-266页

作者： Peiyu Su Fu Li The Faculty of Mathematics and Statistics Qinghai Nationalities University Xining Qinghai

Attribute reduction is a research hotspot in rough set theory. Traditional heuristic attribute reduction methods add the most important attribute to the decision attribute set each time, resulting in multiple redundant attribute calculations, high time consumption, and low reduction efficiency. In this paper, based on the idea of sequential three-branch decision classification domain, attributes are treated as objects of three-branch division, and attributes are divided into core attributes, relatively necessary attributes, and unnecessary attributes using attribute importance and thresholds. Core attributes are added to the decision attribute set, unnecessary attributes are rejected from being added, and relatively necessary attributes are repeatedly divided until the reduction result is obtained. Experiments were conducted on 8 groups of UCI datasets, and the results show that, compared to traditional reduction methods, the method proposed in this paper can effectively reduce time consumption while ensuring classification performance.

关键词： Attribute Reduction three-branch decision Sequential three-branch decision

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