基于相对可辨识矩阵的决策表属性约简算法

针对现有属性约简算法存在的问题,利用信息论和粗糙集理论,提出一种基于相对可辨识矩阵的决策表属性约简算法.该算法以核属性为基础,通过建立相对可辨识矩阵,利用条件信息熵作为启发式信息,减少属性约简过程中的搜索空间,逐个添加条件信息熵最大的属性,直到找出最小约简为止,并分析了该算法的时间复杂度.实例分析结果表明,该算法能有效地对决策表属性进行约简.     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容.为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表.最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的.     

不完备决策表属性约简的CIEARAWCC算法

不完备信息系统中的属性约简是粗集理论应用的难点。通过引入信息熵和条件信息熵,对信息系统中属性的必要性进行了定义,提出了一种基于条件信息熵的属性约简启发式算法。通过引入相对正域,有效地解决了不一致系统属性约简过程中产生的冗余属性问题,并分析了该算法的时间复杂度。最后,通过实例说明该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法

决策表核属性的确定往往是信息约简的基础,然而以往的核属性约简方法大多是针对完备信息系统的。将完备信息系统中的属性核与属性序约简算法延伸至不完备系统,提出一种不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法。该方法通过构造限制容差关系下决策表的改进分辨矩阵来求得核属性,并将非核属性按直观影响分类质量的能力排序,能够保证得到的约简结果是相对最小约简。通过实验比较证明该方法可行、有效。     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法。该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表。最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的。     

新的基于区分对象集的邻域粗糙集属性约简算法

基于正域的属性约简算法是利用"下近似"思想,仅考虑被正确区分样本数的约简算法。借鉴"上近似"的思想,利用"邻域信息粒"的概念定义了区分对象集,探讨了其基本性质,并提出了基于区分对象集的属性重要度度量及启发式属性约简算法。该约简算法既考虑信息决策表的相对正域,也考虑以核属性为启发信息逐个增加条件属性时对边界域样本的影响。通过实例分析,说明了所提算法的可行性,并且以6个UCI标准数据集为实验对象,与基于正域的属性约简算法进行对比实验。实验结果说明,采用提出的约简算法得到的约简属性集,与基于正域的属性约简算法相比,在进行分类任务时的分类精度能够保持不变或有所提高。     

一个新的差别矩阵及其在决策表中的应用

在利用差别矩阵求解决策表的相对核方法中,针对HU方法的错误,人们提出了各种各样新的差别矩阵及求相对核的方法,但计算代价高.把决策属性与条件属性放在一起构造出一个新的差别矩阵,得到了差别矩阵的若干性质和定理.在此基础上提出了求决策表的正区域、相对核、相对约简和最小约简的新算法,分析了该算法的时间复杂性.理论分析和实例表明,与现有的属性约简算法相比,该算法的时间复杂性较低.     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

一种新的决策表核属性计算方法

属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题,而核属性的确定往往是决策表中属性约简的基础。结合决策表的树型结构表示,给出了决策表中正域和非正域的计算方法,并从核属性的定义出发,计算树型决策表中正域和非正域相对于属性全集正域和非正域的变化,提出了一种计算决策表中核属性的方法。对其时间和空间复杂度的分析,以及对一个气象决策表例子的实验结果,证明了这些方法的有效性。     

一种基于关系矩阵的决策表正域约简算法

研究了粗糙集属性约简问题,引入等价关系矩阵的诱导矩阵和矩阵的λ-截矩阵等概念来计算决策表的上、下近似集,进而给出基于关系矩阵的决策表正域求解方法,并从理论上证明了该方法的正确性。提出了粗糙集属性核的启发式约简,并用该方法计算最小约简,在属性动态增加时,用矩阵快速更新的方法来改变属性等价关系矩阵,可以快速地计算属性变化后的正域。最后,通过实例分析说明了属性约简的具体操作方法和算法的有效可行性。     

基于属性关联度的启发式约简算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一。为了有效地获取最小相对约简,该文基于Hu的区分矩阵,即以属性核为起点,通过向属性核不断添加重要程度最大的属性,同时利用属性之间的关联度,使处理数据的范围不断缩小来减少求约简的时间。该算法在计算量减少的同时能得到更简的结果并能得到所有相对约简,实例分析也验证了该算法的有效性。     

一种启发式知识约简算法

属性约简是Rough集理论中的核心问题之一,找出所有的约简或最小约简是一个NP难题.本文证明了正区域和边界域的一些性质,指出在考虑正区域作为启发信息的同时,还应该考虑在不一致决策表中边界域对约简的影响,综合这两种信息,提出了不一致决策表约简的启发信息.并在此基础上,设计了不一致决策表的启发式约简算法.实验证明,在多数情况下,该算法能够得到决策表的最小或次优约简.     

求解决策表最小属性约简的SAGA

首先给出求解决策表核属性集的算法,然后采用动态调节近邻子集的方法改进模拟退火遗传算法,应用于求解决策表的最小属性约简。该约简算法利用核属性集优化初始种群,并采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,提高了算法在解空间中的探索能力和效率。实验结果显示该算法能有效求解决策表最小属性约简问题。     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

关于简化的决策表及属性约简的注记

对简化的决策表进行转换,得到改进的简化决策表.基于正区域的属性约简,证明了在原决策表上约简与在改进的简化决策表上约简,结果相同.由于改进的简化决策表是一致的,从而保证在实际应用中,对改进的简化决策表可以用现有的任意一种完备的属性约简算法.