粗糙集理论下属性约简与求核算法的深度剖析与创新研究.docx

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2025-10-14 发布于上海
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粗糙集理论下属性约简与求核算法的深度剖析与创新研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，广泛应用于各个领域，如医疗、金融、工业生产、市场营销等。然而，这些数据往往包含大量的属性，其中许多属性可能是冗余的、不相关的或对决策影响较小的。这些冗余属性不仅增加了数据存储和处理的成本，还可能降低数据分析和决策的效率与准确性。例如，在医疗诊断数据中，可能包含患者的大量生理指标、生活习惯等属性，但并非所有属性都对疾病诊断具有关键作用；在金融风险评估数据中，众多的财务指标和市场因素属性中，也存在一些对风险评估贡献较小的属性。因此，如何从海量的数据属性中提取出关键的、