粗糙集和信息熵的属性约简算法及其应用

阐述粗糙集理论和信息熵的基本概念,并为寻找属性约简的有效方法,提出一种基于粗糙集和信息熵的属性约简算法。在决策表中添加某个属性引起的互信息变化的大小,以反映该属性的重要性,并求相对约简。研究表明,该算法不仅能得到最优的决策规则,而且能够减少信息系统所需的搜索空间,得到更优的属性约简效果。     

基于粗糙集的属性约简算法

本文主要研究基于粗糙集理论的属性约简算法.提出了一种同时适合于相容信息表和不相容信息表的启发式约简算法,并通过算例验证了该算法的可行性和有效性.     

粗糙集属性约简算法研究

粗糙集理论是一个新的处理不确定性问题的数学工具，属性约简是粗糙集理论的核心问题之一。但求解最优约简已被证明是一个NP—hard问题。基于属性重要度的启发式算法在属性约简中应用的较多．文中分别介绍了基于区分矩阵、基于相关矩阵和基于信息量的属性约简算法。对其思想进行了剖析和总结。     

基于粗糙集的属性约简算法

本文主要研究基于粗集理论的属性约简算法。提出了一种新的启发式约简算法,即基于加权平均和频度的双向选择约简算法。本文还通过实例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于扩展的信息熵的决策表属性约简算法

从一种扩展的信息观的角度出发,讨论了Rough集理论的信息论观点。提出了一种基于扩展的信息熵的决策表核属性计算算法．并设计了以属性重要性为启发信息的自下而上的决策表属性约简算法EIEAAR。同时针对不一致表,将属性对不相客对象的包含值作为第二标准选择属性以加快约简速度。EIEAAR算法能处理一致和不一致决策表,并将核属性计算和非核属性约简统一起来。最后,对算法进行复杂度分析并用实例验证算法的有效性。实验表明该算法能有效得到决策表的最小约简。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

针对粗糙集理论核心内容之一的知识约简问题,提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。利用条件熵计算属性间的相关性,并将其引入到适值函数中,可以保证所求约简含有较少的属性而且属性间的相关性较小。实验证明,它可以得到比较理想的结果,对UCI机器学习数据集的测试结果也验证了算法的有效性。     

基于信息熵的粗糙集属性约简及其应用

粗集约简对噪声非常敏感,因此寻求噪声干扰下,属性间的准确关系和不确定性关系的表达显得十分重要。将粗糙集理论与信息论理论结合起来,发挥各自优势,取长补短,提出了一种改进的属性约简算法,且在此基础上进行了值约简并应用于超大型船舶的旋回性分析。给出了各因素之间的依赖关系,增比特征,及规则分析。取得了很好效果,对船舶操纵和技术研究有良好的实用价值。     

基于属性重要性的属性约简算法

粗糙集理论是一个新的处理不确定性问题的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心问题之一。为了获得决策系统中更好的相对属性约简,提出一种基于属性重要性的属性约简算法。将可辨识矩阵中出现次数多少作为属性重要性的判断依据。算法还考虑了当出现次数相同的情况下属性选择问题,由此定义新的属性重要性,以新的属性重要性为启发信息,分析表明,提出的算法是有效可行的。     

基于粗糙集和模糊集的属性约简算法

粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论,两者都可用来观察、测试数据并进行推理。虽然它们之间有一些重叠,但两者的着眼点和计算方法是不一样的,因此不能相互替代,而是必须结合起来使用。本文在研究粗糙集和模糊集理论的基础上将两者相结合,提出了一个新的属性约简算法,并给出了一个应用实例。     

基于粗糙集的属性约简算法改进

针对目前道路交通肇事逃逸案件逐年增多情况,利用改进后的粗糙集属性约简算法对案件记录卷宗中的大量数据进行约简处理,得到和原始数据等效的属性约简集,将此约简集作为挖掘的数据基础,大大缩小了数据量,使得侦破人员可以将注意力集中于重要的物证采集上,减少了案件侦破中不必要的人、财、物消耗,同时数据量的减小也相应的加快了挖掘的速度.将在此约简集基础上挖掘得到的规则和关联规则算法得出的规则进行比较,证明改进后的约简算法是有效的.     

一种基于粗糙集的属性值约简方法

利用矩阵的可操作性等优点,将决策表中的知识通过区分矩阵反映出来,对决策表的值约简操作转换为对矩阵的运算.提出基于区分矩阵的一些重要性质及在此基础上的属性值约简方法,最后通过实验和实例验证了该算法是有效可行的.     

一种基于粗集理论属性约简的粗化算法

本文基于粗集理论，针对知识表达系统提出了一种新的归纳学习方法，对该方法中条件属性的简化进行了详细的讨论，并给出了一种具体的属性约简算法，其特点是简单，容易实现，考虑了属性值代表范围的合理性。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

为了研究粗糙集理论中属性约简问题,给出了一种属性相对重要度定义,证明了其合理性,并将它应用到基于遗传算法的约简算法中,提出一种启发式遗传算法.算法采用修正策略保证群体进化收敛于最小约简,同时引入属性相对重要度作为启发信息,加快算法的收敛速度.对算法进行的时间复杂度和完备性分析以及数值实验表明,基于遗传算法的粗糙集属性约简算法具有完备、快速收敛等特点.     

基于二进制有序差别集的属性约简算法

文献[6]给出的基于简化二进制可分辨矩阵的快速属性约简算法是不完备的,并且在处理大数据集时的效率不很理想.提出一种基于二进制有序差别集的属性约简算法,该算法不需要创建二进制可分辨矩阵,减少了数据处理量,大大提高了约简的效率,使算法的时间复杂度和空间复杂度分别降为max{O(|C|2|U/C|2),O(|C|2|BMsCount|)}和O(|BMsCount |).最后的实验结果表明该算法是正确的、高效的.     

一种基于粗集理论的增量式属性约简算法

增量式学习中,当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的约简属性,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算,但这种方法显然效率很低且不必要.在粗集理论的基础上,给出相对区分矩阵和绝对区分矩阵的定义,提出一种新的增量式属性约简算法.通过实例得知:由该算法得到的属性约简与传统算法得到的属性约简结果相同,但该算法不仅降低了时间复杂度而且其分类质量一般要优于原来的分类质量,所以该属性约简具有一定的实用价值.     

一种增量式属性最小约简的粗糙集算法

当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的最小约简属性,一般方法是对决策表的所有数据进行重新计算,很显然这种方法不可取。在粗糙集理论的基础上,给出了过渡相对差异比较表的定义,提出一种新的增加条件属性的最小约简算法。实例说明:该算法节省了大量的时间和空间的资源,并且结论与传统的算法得到的属性最小约简的结论是一致的,所以该算法具有一定的适用价值。     

基于邻域粗糙集组合度量的混合数据属性约简算法

属性约简是一种重要的数据挖掘方法。为了对混合型信息系统达到更好的属性约简性能,提出一种邻域组合度量的启发式属性约简算法。邻域依赖度是构造混合信息系统属性约简的常用方法,根据粒计算的视角,在混合信息系统中提出邻域知识粒度用于评估属性的粒化能力。将邻域依赖度与邻域知识粒度进行结合,提出混合信息系统下的邻域组合度量,并将该度量方法作为启发式函数,提出一种属性约简算法。实验分析表明,该算法比混合信息系统的其他相关属性约简算法具有更高的约简性能。     

基于MapReduce的预处理高效Skyline算法

现有基于MapReduce的算法不能高效地解决大数据的Skyline查询问题。针对这种情况,提出一种高效的预处理Skyline查询算法MRFS(MapReduce based Filter Skyline),对大数据集进行预处理,提取支配能力较强的小点集组成比较点集,在算法开始前用比较点集对原始数据集进行过滤,排除掉一大部分不能成为Skyline结果集的数据对象;再对过滤后的数据集在Map阶段并行计算出局部Skyline集;最后合并到一个Reduce任务,得到最终的Skyline结果集。在不同数据分布下对该算法进行系统实验,结果表明算法比现有的算法在时间效率上提高了20%~30%。     

基于集成学习的决策粗糙集特定类属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.目前决策粗糙集的属性约简大多基于全局的决策类,并且都是采用单一的约简准则.针对这一问题,在决策粗糙集下提出一种特定类别属性约简算法.针对特定的决策类,给出一种属性约简的定义,在保证决策区域极大化的同时尽可能地降低决策区域划分时的代价;利用集成学习的方法设计出相应的启发式属性约简算法....     

一种基于粗糙集和信息熵理论的属性离散化算法

在分析和研究C5算法中连续属性处理的必要性及C5算法中离散化方法的不足后,采用基于粗糙集理论-信息熵-可辨识矩阵的离散化的方法(RSIEDM)进行离散化。该方法利用粗糙集、信息熵和可辨识矩阵能更合理、更准确地对连续属性进行离散化,使创建的决策树具有更好的准确率。在优化雷电灾害统计和评估雷电灾害导致的损失应用中,该算法取得了较好的效果。