结合分辨矩阵改进的邻域粗糙集属性约简算法

针对基于邻域粗糙集属性重要度约简算法在某些决策表中约简正确率下降等问题,结合基于等价关系下的分辨矩阵知识,定义一种邻域决策系统下的分辨矩阵,邻域分辨矩阵由能够分辨不同邻域对象的条件属性子集组成。根据条件属性在邻域分辨矩阵中的占比提出一种属性重要度的度量方法,以新的重要度作为启发性因子,设计一种邻域决策系统下属性重要度启发性约简算法。该算法以核属性集作为初始集合,依次选择重要度大的属性加入到核集,直至找到最小属性约简时,算法终止。实例分析和UCI数据集试验结果表明,与基于属性依赖度的约简算法相比,该算法能够更有效地找到最小属性约简集,并且可以有效减少计算工作量,证明了算法的有效性和可实用性。     

广义特征矩阵及其应用初步

属性约简,即在保持知识库的分类或决策能力不变的条件下,删除其中不相关或不重要的属性,是Rough set理论的核心研究内容之一.决策表属性重要性度量方法是决定属性约简算法性能的重要启发式信息.合理的属性重要性度量方法,将有助于提高启发式搜索算法的效率和优化效果.针对基于分辨矩阵的属性重要性度量的缺陷,提出了广义特征矩阵概念,并在分析其性质的基础上,建立了一种新的基于广义特征矩阵的属性重要性分层度量方法,该方法不需要计算属性重要性的权值而直接给出重要性的排序,具有分辨能力强,度量准确的特点,对决策表的属性约简和知识荻取有重要应用价值.     

一种改进的粗糙集属性约简启发式算法

作为数据挖掘的重要工具,粗糙集理论被广泛的应用于关系数据库中属性相关性描述、属性集约简、属性重要性度量、规则发现等方面。该文在分析基于信息系统的粗糙集理论的基础上,对基于分辨矩阵的属性约简算法进行了详尽的描述。针对该算法存在的时间和空间性能不理想问题,提出度量单个条件属性对系统概念贡献程度的关联度的概念,以此作为启发式信息对原算法进行改进,得到条件属性的约简。理论分析及实验结果表明该算法具有较好的约简效果及更高的运行效率,为粗糙集理论更广泛地应用于具体的实践提供了一种方法。     

一种基于分辨矩阵的属性约简改进算法

运用粗糙集理论,对基于分辨矩阵的属性约简,提出了一种改进算法.该算法通过对分辨矩阵的简化处理,化简分辨函数,快速求解分辨函数的最小析取范式,从而得到决策表的核和所有约简.该算法简化了分辨函数的求解过程,经实例验证该算法简单、快速、有效.     

基于信息增益的属性约简算法

以信息增益作为属性重要性的度量方法,提出了一种基于信息增益的属性约简算法.该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性,用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量,并以此度量作为启发式信息,算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集,直到决策表达到一致分类时结束.并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简,同时可以得到简单规则集.     

基于信息增益的属性约简算法

以信息增益作为属性重要性的度量方法，提出了一种基于信息增益的属性约简算法．该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性，用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量，并以此度量作为启发式信息，算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集，直到决策表达到一致分类时结束．并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简，同时可以得到简单规则集．     

可信度差别矩阵及其属性约简

针对决策表中因存在不一致数据而造成求核和属性约简的错误,引入对象可信度的定义,并将其添加到决策表中,以区分不一致和一致对象;然后,给出差别矩阵的定义,以及基于该差别矩阵的核属性和属性约简定义,同时证明了由该定义获得的核和属性约简与正区域的核和属性约简是等价的;最后,设计属性约简算法及其改进算法,并通过实例和实验验证了算法的有效性。     

基于布尔差别矩阵逻辑运算的属性约简

针对差别矩阵属性约简存在的不足,首先将决策表简化,并引入布尔差别矩阵定义及其逻辑运算方法;然后给出基于布尔差别矩阵核属性和属性约简的定义,同时证明了该核属性和属性约简与正区域的核属性和属性约简是等价的;接着,设计基于属性布尔差别矩阵逻辑运算的属性约简算法,算法的时间和空间复杂度均为O(|C||U/C|2)。最后,通过实例和实验验证本文算法的正确性和高效性。     

基于二元向量矩阵算法的粗糙集方法

根据向量矩阵与向量之间的映射关系,研究了基于二元向量矩阵算法的粗糙近似、属性约简以及最优属性约简集的获取。提出基于二元向量矩阵的属性相对约简、最优属性集获取算法,解决原有矩阵算法属性核不一致性和属性约简集选择的盲目性。并提出了二元向量压缩矩阵算法,降低了原有矩阵算法的复杂度。通过实例分析,证明所提出的相关算法的有效性,为研究粗糙集数据挖掘提供了一种可行有效的计算方法。     

基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,最常用的计算属性约简的方法是基于Skowron可辨识矩阵的方法.为解决该类方法中存在的如应用范围受限、时间及存储空间浪费和效率瓶颈等问题,提出了一种基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法:通过提出浓缩布尔矩阵的概念,以布尔代数的形式有效解决了现有可辨识矩阵存储空间大、生成效率低等缺点;利用一种新的用于直接生成分辨函数最小析取范式的算法,有效改善了算法的时间和空间复杂度,从而提高了属性约简算法的效率.     

基于信息熵的属性约简算法的研究与实现

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余属性.为了获得决策系统中属性最小相对约简,本文将信息论应用于决策信息系统属性约简中,与遗传算法相结合,并采用加权平均的属性重要度和知识量作为启发式信息指导约简,提出了一种改进的基于核子集的属性约简算法.     

基于粗糙集相关矩阵的属性约简算法

利用粗糙集相关矩阵采用贪婪策略构造了寻找最小属性约简的启发式算法，证明了算法的正确性并作了复杂性分析，通过实例和与基于属性频率重要性算法进行的对比分析，发现该文算法能快速逼近最小约简，且获得的知识容易理解。     

基于条件信息量的知识相对约简算法

通过在信息系统中引入了知识的条件信息量的概念，证明了在知识相对约简过程中条件信息量的变化趋势是递减的；通过条件信息量定义了属性的相对重要性，提出了一种基于条件信息量的知识相对约简算法，分析得到该算法的时间复杂性为O(|C|^3|U|^2)；通过例子分析，表明该算法是有效的．     

基于粗糙集的决策树规则提取算法

针对ID3算法用信息增益作为在各级非叶节点上选择属性的标准的局限性,结合统计学独立检验思想,给出一种新的属性依赖性和重要性定义,以新的属性重要性为启发式信息设计决策树规则提取算法。实例分析的结果表明,该算法能提取更为简洁有效的决策规则。     

信息系统的一种启发式属性约简算法

针对文献[8]中加权平均属性重要度中权值人为确定的不足,提出改进的属性重要度定义,并以实例说明其应用情况.提出约简质量的定义,从属性约简率和近似质量两方面来衡量约简效果.基于改进的属性重要度定义（标准）,构造了两种启发式属性约简算法,并利用UCI数据库中的一些典型算例验证了算法的有效性;说明在某些情况下,提出的属性约简算法在一定程度上能够提高数据的约简质量.     

基于改进辨识矩阵的变精度邻域粗糙集属性约简

提出一种用于变精度邻域粗糙集,可以大幅减少时间复杂度的属性约简算法.该算法基于一种改进的辨识矩阵.首先用辨识矩阵同时记录决策一致和不一致的数据,然后用二进制位运算计算样本的邻域,最后获得可以保持下近似分布不变的属性约简.实验结果证明,本文算法不仅能够大幅减少属性约简时间,而且精度上总体优于NBRS算法和LDNRS算法.     

Heuristic Reduction Algorithm Based on Pairwise Positive Region

To guarantee the optimal reduct set, a heuristic reduction algorithm is proposed, which considers the distinguishing information between the members of each pair decision classes. Firstly the pairwise positive region is defined, based on which the pairwise significance measure is calculated between the members of each pair classes. Finally the weighted pairwise significance of attribute is used as the attribute reduction criterion, which indicates the necessity of attributes very well. By introducing the noise tolerance factor, the new algorithm can tolerate noise to some extent. Experimental results show the advantages of our novel heuristic reduction algorithm over the traditional attribute dependency based algorithm.     

基于模糊相容关系的集值决策表的相对约简

从模糊粗糙集的角度讨论集值决策表的相对约简。首先,基于2个对象取相同值的可能性大小,在集值信息系统中定义了一个模糊相容关系,给出了模糊相容关系的上近似和下近似;其次,通过引入模糊近似质量,定义了集值决策表中条件属性的重要度与相对重要度,进而提出了一种计算相对约简的启发式算法;最后,通过实例说明该算法能够得到集值决策表的相对约简。     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法（SDMAR）,在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。