基于改进的FP树的快速属性约简算法

在用差别矩阵思想设计的属性约简算法中,由于差别矩阵存在大量重复和无用的差别元素,不仅占用大量的存储空间,而且浪费属性约简的计算时间。为提高这种属性约简算法的效率,结合FP树（频繁模式树）的思想,给出一种新型的数据结构——改进的FP树（IFP_Tree）。改进的FP树可以完全删除差别矩阵中所有重复的差别元素,也可以完全删除无用的差别元素。不但减少了大量的存储空间,还大大提高了属性约简算法的效率。用IFP树设计一种新的快速属性约简算法。实例说明了该算法的有效性。     

基于粗糙集的启发式属性约简算法

对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题.针对这一不足,利用粗糙集理论中的条件熵作为启发信息,来缩小搜索空间,并在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法.提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果.     

改进的快速属性约简算法

属性约简是决策表信息系统中一个重要操作.目前最高效的算法是徐章艳给出的RedueBaseSig算法,其时间复杂度为max{O(|C||U|),D(|C|2|U|)},但在某些情况下,该算法求得的并不是约简.文中分析了徐章艳算法的局限性.并提出改进的快速属性约简算法.该算法优化了等价类划分和正区域求解,以核属性为初始约简集,不断将重要性大的属性加入约简集中.在最坏情况下改进后算法的时间复杂度为O(|C|2|U|);而且实验结果表明,该算法是正确的、高效的.     

基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

针对目前基于差别矩阵的属性约简算法需要耗费大量的时间和空间,粗糙集中求属性核和属性约简更新效率低以及有关属性约简的增量式更新算法目前还比较少等问题,提出了一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法.该算法在更新差别矩阵时,仅须插入某一行及某一列,或删除某一行并修改相应的列,因而可有效地提高核和属性约简的更新效率.然后在分析新增对象x与原决策系统对象的关系的基础上,给出了属性约简增量更新算法.理论与实验分析表明,提出的算法提高了属性约简的更新效率,明显降低了时间和空间复杂度.     

基于混沌离散粒子群的粗糙集属性约简算法

针对粒子群属性约简算法容易早熟、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合混沌离散粒子群与粗糙集的属性约简算法(CBPSORS).在该算法中,首先利用混沌序列初始化粒子的位置和速度,得到一个无序的粒子种群.其次改进最优粒子进行混沌变异过程,改进惯性因子和加速因子来提高算法性能.再次用粗糙集理论对生成的属性子集相关性进行评估.最后用K-近邻(KNN)算法生成分类模型在UCI数据集上对该算法进行验证.理论分析与实验结果表明,与基于粗糙集的属性约简算法(RS)、基于粒子群的粗糙集属性约简算法(PSORS)以及基于遗传算法的粗糙集属性约简算法(GARS)相比,文中算法可以在保持决策表知识信息的前提下,约减掉更多的条件属性,提高分类精度.     

一种基于属性重要性的启发式约简算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一.为了能够有效地获取决策表中条件属性集的最小相对约简,本文首先利用代数方法描述决策表中的属性的重要性,提出了限制正域的概念,得到了关于限制正域的若干结果,并据此提出一种改进的属性约简算法,即以属性核为起点并结合算子,通过向属性核不断添加重要程度最大的属性,并利用已求得的正区域和限制正域使处理数据的范围不断缩小从而减少求约简的时间. 该算法能够节省得到决策表的最小约简的时间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.     

新的可分辨矩阵及其约简方法

为了解决因决策表存在不相容性造成求核和属性约简的错误,首先通过增加一个属性列,将原始决策表相容化;然后创建可分辨矩阵,并给出核属性和属性约简的性质,同时证明了由该性质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,并通过实例验证了该方法的正确性.     

信息量的不完备信息系统属性约简方法

针对不完备信息系统,提出一种基于信息量属性约简的新方法.该方法对传统的容差关系计算方法进行了改进,并在此基础之上给出了一种新的求核属性的方法.通过判断可以直接得到核属性,这样在计算的过程中大大的降低了属性约简算法的时间复杂度.最后设计了一个新的基于不完备信息系统信息量属性约简算法,通过实例验证了该算法的正确性、高效性.     

不相容决策表的属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,并应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵的属性约简算法对不相容决策表的属性约简,可能会导致错误的结果。针对这一问题,提出了一种基于改进可辨识矩阵的属性频率约简算法。该算法以改进的可辨识矩阵为基础,以属性频率作为启发信息,同时在算法中加入消除冗余属性二次约简过程。提供了实例分析,验证了该算法能够有效地对相容与不相容的决策表进行属性约简。     

基于自适应蚁群算法的粗糙集属性约简

定义粗糙集理论的近似精度,引入信息索交流机制和交流概率,通过自适应调节每组蚂蚁间的信息素浓度改进传统蚁群算法,并将其应用于粗糙集属性约简算法中.实验结果表明,相比其他属性约简算法,该算法提高了获得最小属性约简的可能性,具有较好的收敛速度且不易陷入局部最优解.