数学不及格，请教简单的统计/抽样算法？

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粗糙集属性约简（大意描述：有一张普通的二维表T，表的最后一列D的内容是前面几列或前面全部列计算出来的，这种表应该叫决策表。有时，并不是所有的列都对决策有用，可能存在很多列是无用的，不影响最终结果D的。这时需要将这些不重要的列去掉，或者选择出重要的列。）时，针对海量数据，网上有一种算法，通过随机抽取表中的子集，对子集进行约简（这时由于数据量小，可以采用普通的现有的约简算法），计算子集中列的权重。多次执行上述过程后，根据各列的权重排序，找出重要的列。1、这种方法算不算蒙特卡罗算法？2、另外，上述对列的抽样，每次抽样都是独立的，效率不高，能否改进一下？我是这么想的，下一次抽样时利用本次或前一次或前多次的抽样结论，争取本次能更多地随机抽到权重较高的列？3、重要性抽象或马尔科夫蒙特卡罗（MCMC）算法是否能解决这个问题？
多谢各位高手了。

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关键词：不及格 蒙特卡罗 属性约简 mcmc 海量数据 蒙特卡罗 数学 统计 网上 影响