动态模糊粗糙特征选取算法

由于数据随时间和空间不断更新,很多基于粗糙集的增量方法被提出。然而,动态数据上基于模糊粗糙集的特征选取(也称属性约简)更新的研究较少,特别是连续型动态数据上的增量特征选取。为了解决这个问题,提出适用于连续型数据的基于模糊粗糙集的增量属性约简算法。首先提出模糊粗糙基本概念的增量机制,如模糊正域的增量机制。只有部分示例在已有属性约简上的辨识能力不足,即对于模糊正域来说,存在一个关键示例集。增量约简算法基于已有数据上的约简结果,仅需要更新关键示例集中的示例,而非全部的论域。因而该增量算法在动态数据上能快速获得约简的更新。通过数值对比实验可以看出,增量算法比非增量算法在运行时间上有明显的优势。特别是对于高维数据集,增量算法可以大大地节省计算时间。     

属性值细化的矩阵增量约简算法

现实生活中许多数据库都是动态变化的,为了获取新的知识,传统的方法需要重复计算,耗时巨大。为了克服这个缺陷,有效处理动态数据,许多学者提出了增量学习方法。针对决策表属性值动态变化,提出了基于属性值细化的矩阵增量约简算法,当一部分属性值被细化时,同非增量约简方法相比,增量方法能快速找到新的约简,最后通过UCI数据进行性能测试,实验仿真结果表明所提增量约简算法是有效的。     

基于粗糙集的不完备信息系统增量式属性约简

属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战。对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法。在不完备信息系统下引入粗糙集理论中关于正区域的概念,针对不完备信息系统中属性增加的情形,提出了基于正区域的增量式属性约简算法。实验结果表明了所提出的增量式属性约简算法比非增量式的算法具有更高的效率,同时比其他同类型的算法具有更高的优越性。     

多准则分类问题中近似集的增量更新方法

在优势关系粗糙集方法(DRSA)的框架下,优势关系可用于处理带有序关系属性(准则)的数据,并且已经被广泛用于处理多准则决策问题。然而在实际应用中,当属性集和对象集发生变化时,信息系统会随之不断更新。在这种动态环境下,DRSA中用于属性约简、规则提取以及决策制定的近似集需要得到相应的更新。针对对象集发生变化时(增加或删除一个对象)的多准则分类问题,采用增量方法来更新近似集并提出两种相应的更新算法DRSA1和DRSA2。同时,对不同情况下的更新原则进行了讨论并给出了相关的理论结果与详细的证明。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验,与非增量的方法(传统的DRSA)进行对比,结果充分体现了所提增量方法的有效性与可扩展性。     

不完备数据中面向特征值更新的增量特征选择方法

实际应用中,数据常常表现出不完备性和动态性的特点。针对动态不完备数据中的特征选择问题,提出了一种基于相容粗糙集模型和信息熵理论的增量式特征选择方法。首先,建立了不完备信息系统中特征值动态更新时论域上条件划分与决策分类的动态更新模式,分析了作为特征重要度评价准则的不完备相容信息熵的增量计算机制,并将该机制引入到启发式最优特征子集搜索过程中特征重要度的迭代计算,进一步设计了不完备数据中面向特征值动态更新的增量式特征选择算法。最后,在标准UCI数据集上从分类精度、决策性能和计算效率3个方面对文中所提出的增量算法的有效性和高效性进行了实验验证。     

An efficient accelerator for attribute reduction from incomplete data in rough set framework

Feature selection (attribute reduction) from large-scale incomplete data is a challenging problem in areas such as pattern recognition, machine learning and data mining. In rough set theory, feature selection from incomplete data aims to retain the discriminatory power of original features. To address this issue, many feature selection algorithms have been proposed, however, these algorithms are often computationally time-consuming. To overcome this shortcoming, we introduce in this paper a theoretic framework based on rough set theory, which is called positive approximation and can be used to accelerate a heuristic process for feature selection from incomplete data. As an application of the proposed accelerator, a general feature selection algorithm is designed. By integrating the accelerator into a heuristic algorithm, we obtain several modified representative heuristic feature selection algorithms in rough set theory. Experiments show that these modified algorithms outperform their original counterparts. It is worth noting that the performance of the modified algorithms becomes more visible when dealing with larger data sets.     

基于置信优势关系粗糙集的近似集动态更新方法

置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型, 上、下近似集的计算是核心内容之一. 在实际应用中, 属性集通常会发生变化. 根据属性集的增加或减少, 首先讨论置信优势类及劣势类变化情况, 随之给出上、下近似集增量式的变化规律, 提出相应的近似集动态更新方法. 通过Matlab 在UCI 数据集上的实验结果表明, 与非增量式方法相比, 所提出的置信优势关系粗糙集下的上、下近似集的增量式更新方法可行、高效.

     

缺失数据的维数增量式特征选择

现如今生活当中的数据大多都是动态变化的，并且在数据动态增加的过程中，许多特征中包含有缺失数据。如何处理动态变化的含有缺失数据的数据集的特征选择成为一个亟需解决的问题。为此，基于粗糙集理论，通过更新互补信息熵在含有缺失数据的数据集维数增加时的更新机制，进而提出一种缺失数据维数增量式特征选择算法，并通过实验进一步验证了算法的可行性与高效性。     

A Group Incremental Reduction Algorithm with Varying Data Values

Attribute reduction based on rough set theory has attracted much attention recently. In real‐life applications, many decision tables may vary dynamically with time, e.g., the variation of attributes, objects, and attribute values. The reduction of decision tables may change on the alteration of attribute values. The paper focuses on dynamic maintenance of attribute reduction when varying data values of multiple objects. Incremental mechanisms for knowledge granularity are proposed first, which aims to update attribute reduction effectively. Then, a group incremental reduction algorithm with varying data values is developed. When attribute values of multiple objects have been replaced by new ones in decision table, the proposed incremental algorithm can find the new reduct in a much shorter time. The time complexity analysis and experiments on different data sets from UCI have validated that the proposed incremental algorithms are efficient and effective to update the reduction with the variation of attribute values.     

属性值变化时变精度粗糙集模型中近似集动态更新的矩阵方法研究

为了从矩阵的视角探讨信息系统动态知识更新的有效方法和途径, 提出了信息系统的属性值发生变化时变精度粗糙集模型中概念上、下近似集增量式更新的矩阵方法并构造出相应的算法; 随后在MATLAB平台上开发出近似集增量式更新和非增量式更新的两类矩阵算法的程序; 最后在UCI数据集上进行两种矩阵算法的性能测试。测试结果表明, 概念近似集增量式更新矩阵算法的可行、简洁和高效。     

混合信息系统的动态变精度粗糙集模型

粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论,邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型.为了提高对混合型数据的抗噪能力,提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型;由于现实环境下信息系统的动态性,进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型.首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系,然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制,最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法.实验结果表明,所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率,从而验证了所提出模型的有效性,同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境.     

特性关系粗糙集下属性值粗化细化时近似集增量更新方法研究

不完备信息系统是一般信息系统的推广,在现实中具有广泛的应用.信息系统动态变化时,对象的近似集会产生相应的变化.研究如何利用原有近似集信息来进行近似集的更新具有重要意义.信息系统动态变化主要可以从属性值粗化细化、属性集粗化细化、时象集粗化细化3个方面考虑.现仅讨论属性值粗化细化时近似集的增量更新方法,给出了不完备信息系统中属性值粗化细化的定义,讨论了在不完备信息系统下的特性关系粗糙集模型中属性值粗化细化时近似集的增量更新方法,并通过实例验证了方法的有效性.     

区间值决策表的正域增量式属性约简算法

实际应用中存在大量动态增加的区间型数据，若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简，则需要对更新后的区间值数据集的正域约简进行重新计算，导致属性约简的计算效率大大降低。针对上述问题，提出区间值决策表的正域增量属性约简方法。首先，给出区间值决策表正域约简的相关概念；然后，讨论并证明单增量和组增量的正域更新机制，提出区间值决策表的正域单增量和组增量属性约简算法；最后，通过8组UCI数据集进行实验。当8组数据集的数据量由60%增加至100%时，传统非增量属性约简算法在8组数据集中的约简耗时分别为36.59 s、72.35 s、69.83 s、154.29 s、80.66 s、1498.11 s、4124.14 s和809.65 s，单增量属性约简算法的约简耗时分别为19.05 s、46.54 s、26.98 s、26.12 s、34.02 s、1270.87 s、1598.78 s和408.65 s，组增量属性约简算法的约简耗时分别为6.39 s、15.66 s、3.44 s、15.06 s、8.02 s、167.12 s、180.88 s和61.04 s。实验结果表明，提出的区间值决策表的正域增量式属性约简算法具有高效性。     

数据流分类中的增量特征选择算法

概念流动的出现及数据的高维性增加了数据流特征选择的复杂性。信息增益是最有效的特征选择算法之一,但计算量大。对信息增益做了等价替换,提出一种基于改进信息增益的混合增量特征选择(IFS)算法。该算法首先利用与分类器无关的评价函数选出候选特征集合,然后将分类器作用于候选特征集合,利用分类精度作为评价标准去选择特征子集,在遇到概念漂移时重新选择特征子集。通过在超平面数据集和UCI数据集上的实验,表明基于IFS算法的分类器能够很快地适应概念漂移,并且比基于全部特征的分类算法有更高的精度。     

Conceptual clustering on partitioned data: Tree-Weaver

Most knowledge discovery in databases (KDD) research is concentrated on supervised inductive learning. Conceptual clustering is an unsupervised inductive learning technique that organizes observations into an abstraction hierarchy without using predefined class values. However, a typical conceptual clustering algorithm is not suitable for a KDD task because of space and time constraints. Furthermore, typical incremental and non-incremental clustering algorithms are not designed for a partitioned data set. In this paper, we present a conceptual clustering algorithm that works on partitioned data. The proposed algorithm improves the clustering process by using less computation time and less space while maintaining the clustering quality.     

Dynamic feature selection algorithm based on Q-learning mechanism

Feature selection is a technique to improve the classification accuracy of classifiers and a convenient data visualization method. As an incremental, task oriented, and model-free learning algorithm, Q-learning is suitable for feature selection, this study proposes a dynamic feature selection algorithm, which combines feature selection and Q-learning into a framework. First, the Q-learning is used to construct the discriminant functions for each class of the data. Next, the feature ranking is achieved according to the all discrimination functions vectors for each class of the data comprehensively, and the feature ranking is doing during the process of updating discriminant function vectors. Finally, experiments are designed to compare the performance of the proposed algorithm with four feature selection algorithms, the experimental results on the benchmark data set verify the effectiveness of the proposed algorithm, the classification performance of the proposed algorithm is better than the other feature selection algorithms, meanwhile the proposed algorithm also has good performance in removing the redundant features, and the experiments of the effect of learning rates on the our algorithm demonstrate that the selection of parameters in our algorithm is very simple.

     

缺失数据数据集的组增量式特征选择

实际应用中获取到的数据集通常是动态增加的,且随着数据获取工具的迅速发展,新数据通常会一组一组地增加。为此,针对含有缺失数据的动态数据集,基于粗糙集理论,提出了一种组增量式的粗糙特征选择算法。首先分析、证明了信息熵的组增量计算公式,并以信息熵作为特征重要度的度量,在此基础上设计了基于信息熵的可有效处理含有缺失数据的动态数据集的组增量式特征选择算法。实验结果进一步证明了新算法的可行性和高效性。     

Incremental <Emphasis Type="Italic">k</Emphasis>-core decomposition: algorithms and evaluation

A k-core of a graph is a maximal connected subgraph in which every vertex is connected to at least k vertices in the subgraph. k-core decomposition is often used in large-scale network analysis, such as community detection, protein function prediction, visualization, and solving NP-hard problems on real networks efficiently, like maximal clique finding. In many real-world applications, networks change over time. As a result, it is essential to develop efficient incremental algorithms for dynamic graph data. In this paper, we propose a suite of incremental k-core decomposition algorithms for dynamic graph data. These algorithms locate a small subgraph that is guaranteed to contain the list of vertices whose maximum k-core values have changed and efficiently process this subgraph to update the k-core decomposition. We present incremental algorithms for both insertion and deletion operations, and propose auxiliary vertex state maintenance techniques that can further accelerate these operations. Our results show a significant reduction in runtime compared to non-incremental alternatives. We illustrate the efficiency of our algorithms on different types of real and synthetic graphs, at varying scales. For a graph of 16 million vertices, we observe relative throughputs reaching a million times, relative to the non-incremental algorithms.     

不完备区间值决策系统的三支决策模型及增量式规则获取算法

在现实应用中,区间值数据会因为测量、干扰或信息传输等噪声影响导致数据出现缺失值,而且这些数据随着时间推移呈现动态递增趋势,忽略或删除这些数据很有可能导致有用信息的丢失而出现决策误判。为此,针对这一问题,提出面向不完备区间值决策系统的三支决策模型和增量式规则获取算法。首先定义不完备区间值数据的量化相似容差关系,构造出基于不完备区间值决策系统的三支决策模型;其次从两个层级分析对象集动态规则获取策略,提出增量式规则获取算法;最后,通过一组UCI数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法不仅能减少误划分损失获得更高的划分精度,而且在运行时间上也具有较大优越性。     

基于双论域信息系统的三支决策增量式更新算法

三支决策模型是近年来提出的一种新的决策理论,双论域信息系统下的三支决策是目前的研究热点。针对双论域信息系统的动态更新问题,提出一种双论域三支决策模型的增量式更新算法。对于双论域信息系统两个论域的动态变化,分别研究三支决策模型中三个区域的增量式更新。基于这种更新机制提出对应的增量式更新算法。仿真实验表明,与非增量式的更新算法相比,该增量式更新算法具有更高的动态更新性能。