基于一致性度量的属性约简的研究

粗糙集理论作为一种处理不精确和不一致数据的数学工具被广泛应用于特征子集选择和属性约简中。在大多数现存的算法中,属性依赖度被用来度量特征子集的重要性,而依赖度在处理不一致信息系统时会出现找不到任何特征子集的问题。文中讨论了使用属性依赖性作为度量的缺点和不足,引入一种一致性度量,分析了其和依赖性之间的关系,重新定义了信息系统的多余属性和约简的概念,并构造了基于一致性度量的前向贪婪搜索算法。通过UCI数据集合验证了算法能够有效地处理不一致信息系统。     

结合分辨矩阵与蚁群优化算法改进的特征选择方法

目前已有蚁群算法优化的特征选择方法,大多采用的是以属性依赖度和信息熵属性重要度作为路径上启发搜索因子,但这类搜索方法在某些决策表中存在算法早熟或搜索到的特征子集包含了冗余特征,从而导致选择精度显著下降。针对此类问题,根据条件属性在分辨矩阵中的占比提出了一种属性重要度的度量方法,以分辨矩阵重要度作为路径上启发因子,设计了一种基于分辨矩阵与蚁群算法优化的特征子集搜索方法。该算法从特征核出发,蚁群依次选择概率大的特征加入特征核集,直至找到最小特征子集算法终止。通过实例验证和UCI数据集实验结果表明,与基于属性依赖度和信息熵属性重要度的特征选择方法相比,在通常情况下,该算法能较小代价找到最小特征子集,并且可以有效减少计算工作量。     

不一致信息系统的粗糙集快速约简算法

针对以依赖性作为属性重要性度量的约简算法效率较低、不能有效处理不一致信息系统的问题,提出一种时间复杂度为O（｜A｜2｜U｜）、基于错误分类率（ER）的快速约简算法。根据等价类计算的包含关系和正区域与属性个数的单调关系,采用ER作为属性重要性的度量。在UCI数据集合上测试该算法,结果证明了其有效性。     

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。     

不完备模糊决策系统的启发式约简算法

在不完备信息系统和模糊决策信息系统的基础上,提出一种基于相容关系的不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型,并重新定义了不完备模糊决策信息系统上任意子集的上下近似,给出了基于属性依赖度的启发式知识约简算法,通过实例验证了算法的可行性.     

粗糙集的划分贴近度及基于划分贴近度的属性约简算法

Rough集理论是近年来发展起来的一种处理不确定、不精确、不完整数据的数学工具.属性约简是粗糙集的核心内容之一.本文提出了一个新的不确定性度量一划分贴近度,并基于划分贴近度分别提出了对一般信息系统和决策信息系统进行属性约简的算法,对决策信息系统进行约简的算法不仅可以对一致决策表进行约简,还可以对不一致决策表进行有效的约简.     

基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法

属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。     

基于模糊粗糙集模型的医疗信息系统属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究分支,对信息系统进行属性约简有助于提高其数据的分类性能。针对医疗信息系统的多类型复杂数据环境,首先对多种数据类型分别提出了数据对象之间的模糊相似性度量;然后将这些度量方法进行整合,构造出医疗信息系统的一种新的模糊等价关系,并提出相应的模糊粗糙集模型;最后利用模糊粗糙依赖度,提出了医疗信息系统的一种属性约简算法。实验分析证明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。     

非一致性引导的无监督特征选择

由于无监督环境下特征选择缺少类别信息的依赖,所以利用模糊粗糙集理论提出一种非一致性度量方法DAM(disagreement measure),用于度量任意两个特征集合或特征间引起的模糊等价类含义的差异程度.在此基础上实现DAMUFS无监督特征选择算法,其在无监督条件下可以选择出包含更多信息量的特征子集,同时还保证特征子集中属性冗余度尽可能小.实验将DAMUFS算法与一些无监督以及有监督特征选择算法在多个数据集上进行分类性能比较,结果证明了DAMUFS的有效性.     

应用粗糙模糊度的不完备信息系统属性约简

粗糙集理论能有效地处理不精确、不一致、不完整等不完全数据信息,可以对数据信息进行分析和推理,发掘隐含知识,揭示潜在规律.属性约简是粗糙集理论的重要研究课题.在现实生活中,由于各种条件限制,信息的不完备现象广泛存在,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用.文中引入粗糙模糊度度量,定义了一种新的知识熵.在此基础上,提出了一种基于信息观下粗糙模糊度的不完备信息系统属性约简算法.通过仿真实验说明了该算法的有效性和较好的时间优越性.