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常見的粗糙集中知識約簡的算法主要有盲目刪除約簡法、基于Pawlak屬性重要度的約簡法和基于差別矩陣的約簡法。其中，盲目刪除法是通過任意選擇一個(gè)屬性，看其是否是必要的，如果是必要的則保留，否則刪除該屬性，這種方法簡單直觀，但約簡的結(jié)果卻不一定讓人滿意;基于Pawlak屬性重要度的方法是根據(jù)屬性的重要度來進(jìn)行約簡，其特點(diǎn)是用這種方法可以得到信息系統(tǒng)的Z優(yōu)約簡或次優(yōu)約簡，但它卻存在找不到一個(gè)約簡可能性;基于差別矩陣的方法是把論域中區(qū)分任意兩個(gè)對象的屬性集合用矩陣的形式表示出來，通過這個(gè)矩陣可以直觀地得出信息系統(tǒng)的核和所有約簡，這種方法雖然能很直觀地得出信息系統(tǒng)的所有約簡和核，但當(dāng)問題規(guī)模較大時(shí)會產(chǎn)生組合爆炸。此外，也有學(xué)者對知識的約簡提出了一些改進(jìn)的新算法。文獻(xiàn)[10， 11]基于鄰域?qū)Υ植诩膶傩院蛯傩灾档募s簡進(jìn)行了優(yōu)化處理;文獻(xiàn)[12]提出了一種新的屬性約簡方法ReCA，提高了對連續(xù)性屬性的數(shù)據(jù)的知識約簡性能。
