摘要：属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.分布约简保证约简前后每个对象的概率分布保持不变,即保 证每条规则的置信度在约简前后不发生改变.实际应用中,人们往往更加关注可信度较高或较低的规则.因此,在 本文中引人了广义分布保持属性约简,该属性约简可以保证规则的置信度E [0, a ]或[見1]）在约简前后不变. 同时,给出了广义分布保持属性约简的判定方法与基于差别矩阵的广义分布保持属性约简算法,深入讨论了几种特 殊情形下的广义分布保持约简.最后,在4个UCI数据集上进行的实验分析表明,几种特殊情形下的广义分布保持 属性约简可退化为已有的一些属性约简,且在不同置信区间下求得的广义分布保持属性约简存在包含关系,验证了 相关结论的正确性.

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