审稿意见

一、文章总体评价

本文《前置粗集属性约简的k近邻方法研究》旨在通过粗集理论对样本进行属性约简，以提高k近邻（kNN）分类方法的效率。文章结构完整，逻辑清晰，实验设计合理，结论明确，对提升机器学习算法效率具有一定的理论和实践意义。

二、具体内容评价

引言部分
引言部分详细介绍了kNN算法的基本原理、应用场景及存在的问题，为后续研究提供了清晰的背景。
明确指出粗集理论在属性约简中的优势，以及将其应用于kNN算法以提升效率的潜力，为后续研究奠定了基础。
理论与方法
详细阐述了粗集理论的基本概念，包括属性约简、属性重要度等，为后续实验提供了理论基础。
介绍了基于粗集理论的属性约简方法，并详细描述了如何利用该方法对kNN算法进行预处理，包括构造等价类、计算加权欧氏距离等步骤。
方法描述清晰、准确，具有较高的可操作性。
实验设计与结果
实验数据来源于UCI数据库，涵盖了多个领域的数据集，具有较高的代表性和说服力。
实验设计合理，通过对比实验验证了改进后kNN算法的分类精度和效率提升情况。
实验结果分析详细，通过表格和图表直观展示了改进算法的优势和不足之处。
结论与讨论
结论部分总结了改进后kNN算法的主要优势，即在不降低分类精度的前提下，显著提高了分类效率。
讨论了改进算法的适用场景和潜在限制，为后续研究指明了方向。
三、审稿建议

语言表述
文章整体语言流畅，但在部分专业术语的解释上可以更加详细，以便非专业读者更好地理解。
建议对部分段落进行精简，提高文章的凝练性。
理论深度
文章在理论部分已经做得相当扎实，但可以进一步探讨粗集理论与kNN算法结合的深层次机制，增强文章的理论深度。
实验设计
实验设计合理，但可以考虑增加更多类型的数据集进行实验，以验证改进算法的普适性。
可以考虑增加与其他改进kNN算法的比较实验，以突出本文算法的优势。
图表使用
图表使用得当，但部分图表可以进一步美化，提高可读性。
建议在图表下方增加更详细的注释或说明，以便读者更好地理解图表内容。
四、总体评价与建议

本文在利用粗集理论对kNN算法进行预处理以提高分类效率方面做出了有益的探索，实验结果表明该方法具有较高的实用价值。建议《中国职业技术教育》杂志予以录用，并在发表前对文章的语言表述、理论深度、实验设计等方面进行适当修改和完善。同时，作者可以考虑进一步拓展研究内容，探索粗集理论与更多机器学习算法的结合应用。