针对粗糙集理论中属性约简问题,提出了一种基于扫描向量的属性约简方法.根据粗糙集理论知识,定义了一个新概念——差别向量,利用差别向量将信息表转换成差别向量组;根据差别向量的结构特征,定义了差别向量加法法则;运用这个加法法则仅需对差别向量组扫描一次,就可以形成结构简洁却能代表原信息表属性特征的扫描向量.以扫描向量中的属性频率项作为属性约简搜索的启发信息,提高了属性约简效率.数值实例及数据库测试的结果表明该属性约简算法是有效可行的

1.设向量β可由向量组a1,a2,……,as线性表示,但不能由a1,a2,…,a-1线性表示证明:向量

一、n维欧氏空间 n维向量空间的概念 所有n个有序实数组x1,x2,xn)的全体称为n维向量空间或简称n维空间其中每个有序实数组称为维空间中的一个向量记作

设E1,E2,…,E是线性空间V的一组基,在这组基下,V中每个向量都有确定 的坐标,而向量的坐标可以看成P元素,因此向量与它的坐标之间的对应实质 上就是V到P的一个映射.显然这个映射是单射与满射,换句话说,坐标给出了 线性空间V与P的一个双射.这个对应的重要性表现在它与运算的关系上

《线性代数（Linear Algebra）》课程教学课件（PPT讲稿）第三章 向量 3-3 极大线性无关组

（1）向量的线性相关性 （2）向量组的最大无关组与秩 （3）线性方程组解的结构与通解

第一讲 正交向量组与正交矩阵 第二讲 方阵的特征值与特征向量 第三讲 相似矩阵与实对称矩阵的对角化 第四讲 二次型及其标准形 第五讲 惯性定理和正定二次型 第六讲 习题课

一、内积的定义和性质 二、向量的长度与夹角 三、正突向量组 四、应用举倒 五、正突矩阵与正变突换

一、内积的定义和性质 二、向量的长度和性质 三、正交向量组的概念和求法 四、正交矩阵和正交变换 五、小结 思考题

一、内积的定义及性质 二、向量的长度及性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换 五、小结思考题