一种基于树图的属性约简算法

摘要

针对基于概念格对数据的规则挖掘中,概念格结构的复杂度随着形式背景的复杂化呈指数递增的问题,本文从树图的角度研究决策形式背景的属性约简问题,以树型结构为基础,首先提出了新的强弱背景的判定方法;进一步定义了条件树对象集与决策外延的相关函数,并以此作为启发信息,设计了基于树图的逐层属性约简算法,避免了计算区分矩阵这个既消耗时间又消耗空间的过程;最后在属性约简树的基础上,给出了约简后的概念树生成算法,以简洁、直观的概念树的代替错综复杂的概念格.理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的.