26、决策表中的语义数据选择与挖掘及粗糙集模糊化操作在图像分割中的应用

决策表中的语义数据选择与挖掘及粗糙集模糊化操作在图像分割中的应用

在当今数据爆炸的时代，数据的分析和挖掘变得至关重要。决策表中的语义数据选择与挖掘以及粗糙集相关理论在这一领域发挥着重要作用。同时，粗糙集的模糊化操作在图像分割方面也展现出了新的潜力。

决策表中的语义数据选择与挖掘

在决策表中，寻找核心属性和相对约简是关键任务。核心属性是每个约简中不可或缺的元素，然而在决策表中可能存在多个约简，找到所有约简是一个NP难题，但在某些应用中并不需要找出所有约简。

传统方法通常先构建决策矩阵，然后搜索矩阵中只有一个属性的元素，但这种方法效率不高，尤其是在处理大量数据的系统中。而其他不使用决策矩阵的方法，时间复杂度为O(mnlogn)（其中n是元组数量，m是属性数量）。本文介绍的方法时间复杂度为O(mn)，且无需计算上下近似。

可以通过简单的SQL操作来确定给定属性是否为核心属性。用Card表示计数操作，Π表示投影操作，决策属性集为D。若Cj ⊂C满足Card(Π(C - Cj + D)) ≠ Card(Π(C - Cj))，则Cj为核心属性。即如果使用条件属性（不包含给定属性）和决策属性能区分的行数，与仅使用相同条件属性子集（不包含决策属性）能区分的行数不同，那么移除该属性会导致部分识别对象的能力丧失，该属性就是核心属性。

以下是核心属性算法（Algorithm 1）：

{Input: a decision table T(C,D)}
{Output: Core—the core attribute of table T}
1 Core ←(∅)
2 for ea