| 基于属性相关性的属性约简新方法 |
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| 引用本文： | 张静,王建民,何华灿.基于属性相关性的属性约简新方法[J].计算机工程与应用,2005,41(28):55-57. |
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| 作者姓名： | 张静 王建民 何华灿 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学计算机科学与工程系,西安,710072
2. 清华大学软件学院,北京,100044 |
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| 摘 要： | 文章给出了一个基于粗糙集理论的属性相关性的新定义,并在此基础上给出了基于属性相关性的属性约简新方法。本算法不但能过滤掉属性集合中的无关属性,而且能有效地找到属性集合中的冗余属性,从而得到满意的属性约简。对UCI机器学习数据集的测试结果也验证了算法的有效性。
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| 关 键 词： | 粗糙集 属性约简 冗余属性 属性相关性 |
| 文章编号： | 1002-8331-（2005）28-0055-03 |
| 收稿时间： | 2005-07 |
| 修稿时间： | 2005年7月1日 |
A Novel Feature Reduct Algorithm Based on Feature Correlation |
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| Zhang Jing,Wang Jianmin,He Huacan.A Novel Feature Reduct Algorithm Based on Feature Correlation[J].Computer Engineering and Applications,2005,41(28):55-57. |
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| Authors: | Zhang Jing Wang Jianmin He Huacan |
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| Abstract: | This article gives a new concept of feature correlation based on Rough Sets Theory.And according this new concept,a new algorithm to finding feature reduct is introduced,This algorithm not can only remove irrelevant features,it also can find redundant feature with high feature correlation,The test result by UCI Machine Learning Data Set show this algorithm is effective. |
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| Keywords: | rough sets feature reduct redundant feature feature correlation |
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