摘要：阐述邻域粗糙集和邻域信息熵的基本定义及性质，为避免数值属性信息系统属性约简过程中，属性离散化造成特征信息的丢失，提出一种新的基于邻域信息熵度量数值属性约简算法。扩展邻域信息系统核属性集生成约简属性集，邻域信息熵度量不仅关注约简属性集正域变化，而且考察负域样本空间约简属性邻域等价类在决策属性划分的分布，具备更好的邻域关系度量细粒度。实验表明，对比邻域粗糙集近似度量、邻域有效信息率度量、邻域软间隔度量的属性约简方法，该算法能有效进行邻域信息系统属性约简的同时，也保持了约简属性集更好的分类精度。

关键词：属性约简 邻域信息熵度量 核属性 邻域信息系统 负域样本空间 

单位：中南大学商学院 湖南长沙410083