《表3 FARAIT和PCA算法的实验结果对比》

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《基于邻域粗糙集下知识划分的信息表降维》

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根据4.2节中的实验结论，对FARAIT算法设置δ=0.16，PCA算法设置阈值为0.85，分别用这两种降维算法对数据集进行降维处理，最后用K-means算法对降维后的数据集进行聚类，统计各自对应的属性约简个数和聚类精度。其中，K-means算法执行20次，聚类精度的最后结果取均值。实验结果如表3所示。