基于扩展容差关系的不完备信息系统属性约简

针对当前的邻域粗糙集多用于处理完备的信息系统,而非不完备的信息系统这一问题,提出了一种可用于处理不完备混合信息系统的扩展容差关系,并给出相关定义,使用容差完备度和邻域阈值作为限制条件计算扩展容差邻域,以此邻域为基础选择决策正域得到系统的属性重要性,并以该重要性作为启发因子给出基于扩展容差关系的属性约简算法。采用UCI数据集中的7组不同类型的数据集进行仿真实验,并分别与扩展邻域关系（EN）、容差邻域熵（TRE）、邻域粗糙集（NR）的方法进行比较,实验结果表明,该方法在保证分类精度的同时能够约简得到更少的属性。最后讨论了在扩展容差关系中改变邻域阈值对分类精度产生的影响。