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基于区分能力的HU差别矩阵属性约简算法 总被引:2,自引:0,他引:2
将决策表属性区分能力大小与HU差别矩阵结合起来,建立起属性区别能力与该属性在HU差别矩阵中出现次数之间的关系.提出与HU差别矩阵属性约简相适应,只依赖于等价类基数计算的属性区分能力计算公式,得到HU差别矩阵约简的属性区分能力判定定理.定义了以属性区分能力为基础的属性相对重要性概念,提出以相对重要性为启发式信息的HU属性约简算法.由于该算法不必构造差别矩阵,只依赖于等价类基数的计算,从而大大提高了算法效率.数值算例和实验结果表明,该算法更有利于最优或次优约简结果的搜索. 相似文献
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属性约简是Rough集理论研究中的一个关键问题,已有的算法大致可以分为增加策略和删除策略2类,都是采用不同的启发式或适应值函数来选择属性。该文提出一种基于属性在可辨识矩阵中出现频率的新算法,以核为基础,不断从可辨识矩阵中选入出现频率最高的属性,直到可辨识矩阵元素集为空。为了得到Pawlak约简,算法增加了反向删除操作。实验分析表明该方法比其他方法快且有效。 相似文献
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基于粗糙集理论的一种属性约简算法 总被引:4,自引:1,他引:4
MIBARK算法在度量属性的重要性时计算量很大,它需要多次计算不同条件属性组合与决策属性之间的互信息。论文的改进算法以属性的频率作为选择属性的启发信息,由过滤差别矩阵得到属性的频率。实验表明,在获得相同属性约简的前提下,该算法与MIBARK算法相比,属性约简的计算量较少,提高了计算速度。 相似文献
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关于基于分明矩阵的属性约简算法的探讨 总被引:5,自引:3,他引:2
该文讨论了基于分明矩阵和近似度的属性约简算法之间的关系。在更为充分的挖掘分明矩阵的信息的条件下,提出一种新的基于分明矩阵的属性约简算法,对某些数据库可以取得更好的效果。 相似文献
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为了获得决策系统中更好的相对属性约简,本文提出了一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法。该算法以求差别矩阵为基础,不仅考虑了所选择条件属性与决策属性的互信 息,还考虑了其取值的分布情况,从信息论角度定义了一种新的属性重要性度量方法,将其作为启发式信息,最终求得属性约简集。实例表明,算法能够有效地对决策系统进进行约简,获得比较理想的约简结果,同时约简后的决策规则数目较少。 相似文献
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针对数据集中无关的、干扰的属性会降低决策树算法性能的问题,提出了一个新的决策树算法,此算法根据对测试属性进行约简选择,提出以测试属性和决策属性的相似性作为决策树的启发规则来构建决策树,同时使用了分类阈值设定方法简化决策树的生成过程.实验证明,该算法运行效率和预测精度都优于传统的ID3算法. 相似文献
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针对数据集中无关的、干扰的属性会降低决策树算法性能的问题,提出了一个新的决策树算法,此算法根据对测试属性进行约简选择,提出以测试属性和决策属性的相似性作为决策树的启发规则来构建决策树,同时使用了分类阈值设定方法简化决策树的生成过程。实验证明,该算法运行效率和预测精度都优于传统的ID3算法。 相似文献
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一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法 总被引:46,自引:0,他引:46
粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要考虑信息系统(或决策表)不变的情况,有关属性约简的增量式更新算法却报道不多.为此,文中提出一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新差别矩阵,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新,因而可提高属性约简的更新效率.理论分析表明,该文提出的算法是有效可行的. 相似文献
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李树臣 《数字社区&智能家居》2009,(11):8687-8688,8693
该文对粗糙集理论进行了研究,提出一种基于树的约简算法。该算法的特点是能够得到决策表的所有约简,并且适合相容决策表和不相容决策表。通过构造约简树,得到基于约简树的决策表的极小属性集,最后通过实例来验证该算法。 相似文献
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李树臣 《数字社区&智能家居》2009,(31)
该文对粗糙集理论进行了研究,提出一种基于树的约简算法。该算法的特点是能够得到决策表的所有约简,并且适合相容决策表和不相容决策表。通过构造约简树,得到基于约简树的决策表的极小属性集,最后通过实例来验证该算法。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一.但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实四。文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法。在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步.最后通过实例证明了其正确性。 相似文献
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属性序下的快速约简算法 总被引:12,自引:0,他引:12
将分治法的思想溶入Rough集算法中,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法.利用该算法可以计算给定属性序下的唯一约简,并能快速得到海量数据的属性约简.在一次性将决策表的所有数据调入计算机内存的情况下,算法的平均时间复杂度为O(|U|×|C|×(|C| log|U|)),空间复杂度为O(|U| |C|).仿真实验结果说明了算法的高效性. 相似文献
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粗糙集理论是一种用于处理不确定、不精确、不完整知识的数学工具,已被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和智能决策等领域。属性约简是粗糙集理论的一个核心问题,近年来已经成为粗集研究的热点。本文综述了当前国内外关于属性约简算法的若干最新研究进展,重在对属性约简的主流方法和前沿进展进行概括和分析,最后简要探讨了今后研究发展的方向。 相似文献