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python不确定性计算之粗糙集属性约简
粗糙集属性约简 本实验同时采用区别矩阵和依赖度约简。 在依赖度约简中，设置依赖度计算函数和相对约简函数，对读取的数据进行处理，最后根据依赖度约简。 在读取数据后判断有无矛盾，若有则进行决策表分解，然后进行区别矩阵约简得到约简后的条件属性。 区分矩阵代码如下： import xlrd #读个人对粗糙集的一些理解和简单举例
文章目录 1、 数据价值密度低的解决方案1.1 粗糙集中对应的概念：属性约简1.2 属性约简的好处1.3 粗糙集的应用 2、粗糙集的简介--->原理2.1 粗糙集的概念2.2 从例子看粗糙集2.3 粗糙集模型的分类及其评估标准 3、粗糙集的主要研究方向3.1 模型创新3.2 属性约简3.3 提高计算粗糙集简记
1、粗糙集基本概念 U：论域：属性集合（这被认为是知识，或者知识库） V：属性值域： f：从U x R 到V的信息函数f 一个信息系统S可以表示为一个四元组。在不混淆的情况下，简记为，也成为知识库。 等价关系（通常用来代替分类）是不可或缺的概念，根据等价关系可以划分论域中样本为等价类。而每个等价C++性能优化笔记-7-编译器中的优化-1-编译器如何优化代码
编译器中的优化 编译器如何优化函数内联常量折叠和常量传播指针消除公共子表达式消除寄存器变量生命周期分析合并相同的分支消除跳转循环展开循环不变代码移动归纳变量调度代数化简去虚拟化 编译器如何优化 现代编译器能够对代码做很多修改，以提高性能。了解编译器可以做厦大C语言上机 1361 分数约简
1361.分数约简 时间限制: 1000 MS 内存限制: 65536 K 提交数: 1300 (0 users) 通过数: 299 (283 users) 问题描述 自从小明拜小强为师后，自知和师傅之间有着无法逾越的差距！不过他并不气馁，他决定通过的努力一