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。     

基于邻域信息熵度量数值属性快速约简算法

阐述邻域粗糙集和邻域信息熵的基本定义及性质,为避免数值属性信息系统属性约简过程中,属性离散化造成特征信息的丢失,提出一种新的基于邻域信息熵度量数值属性约简算法。扩展邻域信息系统核属性集生成约简属性集,邻域信息熵度量不仅关注约简属性集正域变化,而且考察负域样本空间约简属性邻域等价类在决策属性划分的分布,具备更好的邻域关系度量细粒度。实验表明,对比邻域粗糙集近似度量、邻域有效信息率度量、邻域软间隔度量的属性约简方法,该算法能有效进行邻域信息系统属性约简的同时,也保持了约简属性集更好的分类精度。     

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。     

基于粗糙集的决策表属性约简方法的研究

求核和属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题。文中主要针对现有的一些决策表属性约简算法存在的不足,尤其是基于信息熵的属性约简算法在较大数据集上效率不高的问题提出改进。主要通过结合粗糙集的相关理论来改进原有的属性约简算法在求核中的约束条件,进而在原有算法的基础上提出了一种改进算法。在求约简属性集时,利用新提出的约简算法,使计算复杂度降低,同时保持了高效的决策准确率。实验结果表明改进后的决策表属性约简方法能够更加快速有效地找到约简集。     

基于多尺度属性粒策略的快速正域约简算法

传统启发式正域属性约简算法在每次迭代的过程中需要添加当前正域依赖度最大的属性进入已选定的特征属性子集,算法迭代次数多且效率低,难以应用于高维大规模数据集的特征选择中。针对上述问题,研究决策系统中正域之间的单调关系,给出了多尺度属性粒（MSAG）的形式化描述,提出了一种基于多尺度属性粒的快速正域约简算法（MAG-QPR）。由于多尺度属性粒包含多个属性,可以对已选定的特征属性子集提供较大的正域,因此,通过每次迭代添加MSAG,可以达到减少迭代次数和使选定的特征属性子集能更快地趋近于条件属性全集的正域分辨能力的目的,从而提高了启发式正域约简算法的效率。在实验部分,选取8组UCI数据进行实验,对于数据集Lung Cancer、Flag和German,MAG-QPR与基于正向近似的正域保持属性约简算法（FSPA-PR）、基于正向近似的条件熵属性约简算法（FSPA-SCE）、后向贪婪正域保持属性约简算法（BGRAP）和后向贪婪启发式广义决策保持属性约简算法（BGRAG）的运行时间加速比分别为9.64、15.70、5.03、2.50;3.93、7.55、1.69、4.57;3.61、6.49、1.30、9.51。实验结果表明,所提算法MAG-QPR提高了算法效率,具有更好的分类精度。     

基于k-原型聚类和粗糙集的属性约简方法

基于k-原型聚类和等价关系下的粗糙集理论,对含有连续值和符号值的目标信息系统提出了一种新的适用于混合数据的属性约简方法.首先,k-原型聚类可以通过定义混合数据的距离而得到信息系统的类簇,形成对论域的划分.将所得到的类簇代替粗糙集理论中的等价类,提出基于聚类的近似集、正域以及正域约简的概念,并根据信息熵定义属性重要性度量,建立了变精度正域约简方法.这种属性约简可以同时处理数值型和符号型数据,去除其中的冗余属性,提高分类性能,降低存储和算法运行时间耗费,并通过调节聚类参数k得到对论域不同粒度的划分,对所得到的约简进行优化.最后在UCI数据集上进行了大量的实验,针对分类问题采用了常见的4种分类算法,比较了约简前后的分类精度,详细分析了参数对结果的影响,验证了约简方法的有效性.     

基于矩阵保留策略的邻域粗糙集属性约简算法

在基于邻域粗糙集的属性约简算法中,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。为了减少算法时间开销,通过对现有算法FHARA的正域计算进行改进,采取保留策略,利用矩阵保留度量计算值的平方,将原本◢n◣维上的计算改进为1维上的计算,从而缩减了每次度量计算的时间,并在此基础上提出了基于矩阵保留策略的邻域粗糙集属性约简算法,最后通过多个UCI数据集验证了该算法。与现有算法相比较,实验结果表明,对大部分数据集而言,该算法能有效且更快速地得到数据集的属性约简。     

基于依赖度的区间集决策信息表属性约简

区间集决策信息表拓展了经典决策信息表,但其属性约简研究较少.针对区间集决策信息表存在的问题,采用模型正域及相关依赖度提出属性约简及其启发式约简算法.在区间集粗糙集模型中,定义关于决策分类的正域与依赖度,证明粒化单调性等性质.提出基于依赖度的属性约简,设计启发式约简算法.实例分析与数据实验表明,设计的基于依赖度的启发式约简算法是有效的,所得结果有利于依赖学习与特征优化.     

集值信息系统的快速正域约简

针对集值信息系统正域约简算法在大规模数据集下的运行效率问题,提出一种基于启发式的集值信息系统快速正域约简算法。通过研究属性和对象在约简过程中对算法运行效率产生的影响,在集值信息系统中引入属性无关性和属性重要度保序性的相关定义,介绍了使得算法运行效率提升的相关定理、快速算法和应用实例。通过实验对提出算法的有效性进行分析和验证。实验表明,提出算法的运行效率优于原始算法的运行效率。     

基于边界域的条件信息熵和属性约简

为了建立边界域条件信息熵与属性约简之间的关系,证明了边界域和整个论域上的条件信息熵相等,得到信息熵约简的边界域条件信息熵表示。利用严凸函数和Jensen不等式,讨论了边界域条件信息熵的若干性质,给出保持边界域条件信息熵不变的充要条件。为了得到正域约简的边界域条件信息熵表示,给出了保持正域不变的边界域条件信息熵充要条件,从而得到正域约简的边界域条件熵判定方法,它是一致决策表正域约简判定方法的推广形式。最后设计一个数值算例阐述如何应用边界域条件信息熵计算正域约简和信息熵约简。