基于有序差别集和属性重要性的属性约简

针对粗糙集理论的属性约简问题,提出新的差别矩阵简化算法,该算法在无需排序和较少遍历次数的情况下简化了差别矩阵,明显提高了简化速度并最终得到简化的有序差别集.实验验证了该算法的高效性;给出度量属性重要性的新标准,即根据属性所在差别矩阵元素的权重、在差别集中出现的频数和吸收能力3方面采度量其重要性;在上述两者基础上,提出一...     

基于有序差别集的高效属性约简算法

基于可分辨矩阵的属性约简算法需要占用大量的存储空间,可分辨矩阵中许多元素项对约简是多余的;并且随着问题规模的增大,该类算法的效率并不理想。针对上述不足,提出一种基于有序差别集的属性约简算法,该算法不需要创建可分辨矩阵和生成多余的元素项,大大降低了存储量和计算量,从而提高了属性约简效率,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|MsCount|）}和O（|MsCount|）。实验表明该算法是有效的、高效的。     

基于差别集的启发式属性约简算法

属性约简是粗糙集理论重要研究内容之一,基于可分辨矩阵的属性约简方法需占用大量存储空间,不利于大数据集的处理.为此,引入差别集定义和基于差别集属性约简定义,并指出基于差别集属性约简本质上是在当前差别集中不断寻求关键属性的过程,并给出删除单个条件属性和删除条件属性集两种获取关键属性的属性约简方法,同时证明了这两种属性约简方法是正确的、完备的;进一步,为了获得最小属性约简,采用两个启发式信息来筛选关键属性;在上述基础上,设计基于差别集的启发式属性约简算法.最后,通过实例和实验验证了该算法的有效性和高效性.     

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.     

基于简化差别矩阵的完备属性约简算法

由于基于老差别矩阵的属性约简的定义与基于正区域的属性约简的定义是不一致的,给出一个简化差别矩阵和相应的属性约简的定义,并证明了该定义与基于正区域的属性约简的定义是一致的。由于在简化差别矩阵中,要先求出IND(C),故设计了一个较好的求IND(C)的算法,其复杂度被降为O(｜C‖U｜)。在此基础上设计了一个完备属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别被降为max｛O(｜C｜2(｜U′pos‖U/C｜)),O(｜C‖U｜)｝和max｛O(｜U｜),O(｜C｜(｜U′pos‖U/C｜))｝。     

基于差别矩阵的完备属性约简算法

基于差别矩阵思想的属性约简算法需要求出决策表的差别矩阵,然而差别矩阵的求取不但费时而且占用大量的存储空间。为此,提出一种基于差别矩阵中非空对象个数的改进属性约简算法。在利用差别矩阵思想的同时不生成差别矩阵,并给出属性重要度的定义及其快速计算公式,只需要 和 就能计算出属性重要度。实例分析证明,该算法能节省计算时间,求出最小属性约简。     

一种基于差别矩阵属性约简的完备算法

为获取一个较优的属性约简集,在对粗糙集中基于差别矩阵的属性约简算法研究的基础上,文中提出了一种新的属性约简算法.该算法对由差别矩阵得到的属性差别集进行运算,得到一种集合内元素之间没有包含关系的新集合,在分析该集合性质的基础上,给出针对该集合的一个较优属性约简集.最后对时间复杂度进行了分析,并给出了完备性证明.     

一种快速计算HU差别矩阵的属性约简算法

在已有的基于HU差别矩阵的属性约简算法中,一般是以差别矩阵中的元素作为启发信息而设计的,其时间复杂度为O(|C|2|U|2).为降低该属性约简算法的时间复杂度, 首先引入简化决策表的定义,并设计了一个求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U|).然后在简化决策表的基础上,定义了差别区域,并给出基于差别区域的属性约简定义,同时证明了基于差别区域的属性约简与基于差别矩阵的属性约简等价.在此基础上,以快速缩小简化决策表的搜索空间为目的,定义了一个新的、较为合理的、度量属性重要性的公式,并给出了它的递归计算方法,其时间复杂度为O(U/C|).最后以属性重要性为启发信息,设计了一个基于差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度降为max(O(|C||U|,O(|C|2|U/C|)),并用一个实例说明了新算法的高效性.理论分析与实验表明,新算法具有较好的扩展性.     

基于差别矩阵启发式决策表属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,足知识获取的关键步骤.针对大规模数据集,基于决策表差别矩阵属性约简不具备可操作性缺点;以及基于差别矩阵属性频度的约简算法没有考虑到差别矩阵元素中属性个数多少的缺陷.基于差别矩阵元素的基数越小,其属性越重要的思想,按照基数由小到大的顺序,利用矩阵中具有相同基数的矩阵元素的簇集中属性出现的频度,确定属性的重要度,提出一种快速搜索属性约简算法,能快速搜索到属性的最优或次优约简.实验结果表明算法是可行、有效的.     

基于改进的差别矩阵的快速属性约简算法

为了解决基于差别矩阵属性约简的计算效率问题,首先以计数排序的思想设计了一个新的计算U/C的高效算法,其时间复杂度降为O(|C||U|)。其次分析了基于差别矩阵的属性约简算法的不足,提出了改进的差别矩阵的定义,利用快速计算核属性算法生成的核属性和出现频率最多的属性来降低差别矩阵的大小,并设计了基于改进的差别矩阵的快速属性约简算法,证明了该新算法的时间复杂度和空间复杂度分别被降为max(O|C|2Σ0≤i相似文献   

基于改进分辨矩阵的属性约简方法

在分辨矩阵的属性约简算法的研究中,需比较决策系统中各对象生成矩阵元素,导致所得分辨矩阵过于庞大,且造成较大的时间开销.为降低利用分辨矩阵求取属性约简算法的复杂度,依据条件等价类将原决策系统分解为一相容对象集与一非相容对象集,给出条件相对于决策的可辨识关系定义与改进的分辨矩阵定义,将条件相对于决策的可辨识关系变化作为属性约简的判定标准,结果证明改进分辨矩阵的属性约简与保持正域不变的属性约简等价.推理证明与仿真实例说明,改进方法的高效性与完备性.     

基于优化可辨识矩阵和改进差别信息树的属性约简算法

运用可辨识矩阵表示信息系统中所有对象的区分信息,为研究属性约简提供了新方向。然而,传统的可辨识矩阵在构造结束后才利用核属性消除冗余元素项,忽略了核属性在矩阵构建过程中的作用。针对这一问题,文中做了以下研究:1)优化可辨识矩阵的构造方式,在计算任意两个对象的区分信息之前,先判断核属性上的取值是否相等,如果不相等,则直接将对应元素项记为Φ,忽略对其他条件属性的判断;2)提出属性加权重要度的概念,综合考虑每个条件属性占可辨识矩阵中非空元素项的比率(称为宏观重要度)与每个属性对区分对象的贡献程度(称为微观重要度),并通过例子说明了该度量方法的合理性;3)针对优化后的矩阵仍然存在大量冗余元素和空集这一缺陷,结合差别信息树的概念提出基于优化可辨识矩阵和属性加权重要度的差别信息树。按照属性加权重要度对优化可辨识矩阵中所有非空元素项进行排序,使得重要度高的属性被更多的节点共享;且在构建过程中将不包含核属性的元素项映射到树中的一条路径上,而包含核属性的元素项则被直接忽略。最后,提出基于优化可辨识矩阵和改进差别信息树的约简算法HSDI-tree。在UCI的5个数据集上分别比较了HSDI-tree算法与CDI-tree,DI-tree和IDI-tree算法的约简结果和节点个数,实验结果表明HSDI-tree算法能有效找到最小属性约简且空间压缩能力更好。     

决策系统基于不可区分关系及区分关系的约简

信息系统中的知识约简和知识发现是粗糙集理论的重要研究方向。针对决策系统中的不可区分关系及区分关系,给出相应的协调集判定定理,进而借助区分矩阵及区分函数给出属性约简方法,并借助实例将其与已有的相关研究工作进行了对比分析。     

基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法及其应用

在基于可辨识矩阵的属性约简算法的基础上，提出了基于可辨识矩阵的计算属性重要性的方法，并以此作为启发式知识来约简决策表中的冗余属性。这种方法直接源于评审数据，思路清晰，拟合结果表明本约简算法合理、可靠。     

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。     

改进的基于简化二进制分辨矩阵的属性约简方法

在基于二进制分辨矩阵的属性约简方法中,删除法即从属性全集中依次删除冗余属性,直至剩余的属性集是一个最小约简.针对传统的基于二进制分辨矩阵的删除法效率较低且得不到最小约简的问题,提出一种改进的二进制分辨矩阵属性约简方法.首先对决策表进行简化,然后给出一种改进的简化二进制分辨矩阵方法;其次通过一个新的属性约简度量方法一次性删除多个属性,并从理论上分析了该方法的可行性;最后通过实验证明了得到的约简结果是最小约简.     

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Rough集和数据库技术的属性约简算法

对核属性的作用,以及求取属性核心的代价等进行了分析,并运用Rough集的理论给出了判定一个属性子集中是否包含属性核心的充要条件.根据这些研究结论对基于粗糙集的属性约简算法进行改进,并利用数据库查询语言实现了算法.实验表明对于大数据集,该算法的效率大大高于一些基于主存的算法,且易于实现.     

一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法

将并行计算的思想融入基于粗糙集理论的快速属性约简中,提出了一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法.该算法在保证约简结果是Pawlak约简的情况下,将属性约简任务划分到多个处理器中同时处理,从而大大提高了属性约简的效率.仿真实验结果说明了该算法的高效性.