数据约简包括样例约简和属性约简,是从不同角度对数据进行约简.《数据约简——样例约简与属性约简》在分类的框架下介绍数据约简的方法,重点介绍了确定性与不确定性环境下的样例约简方法和属性约简方法.样例约简方法包括交叉选择样例算法、压缩模糊K近邻规则方法、概率神经网络样例选择算法.属性约简方法包括最小相关性最大依赖度属性约简方法、模糊属性约简方法及属性约简方法在模型选择中的应用.另外,《数据约简——样例约简与属性约简》还介绍了样例选择准则和特征子集评价准则.《数据约简——样例约简与属性约简》以监督学习的基本理论为基础,全面系统地讨论了数据约简中的主要问题.