不完备决策表中基于相对知识量的属性约简

在不完备决策表中,引入基于相容关系的相对知识量,定义属性的重要度,提出一种启发式属性约简算法。该算法通过在约简过程中不断缩小样本空间的方法,降低算法计算时间。采用UCI数据集进行实验,结果表明该算法可提高不完备决策表的约简效率,适用于大规模数据集的属性约简。     

基于分形维数的非常规决策表的属性约简

属性约简是粗糙集的一个核心研究课题,但经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的决策表的属性约简算法,它们对无决策属性的非常规决策表的属性约简无能为力。以粗糙集理论为基础,对无决策属性的非常规决策表从分形维数方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的决策表的启发式属性约简算法。该算法在一定程度上能够解决非常规决策表的属性约简问题,进一步扩展了粗糙集理论的应用范围。实例表明该算法是有效可行的。     

一种新的不一致决策表的属性约简算法

在基于正域的不一致决策表属性约简算法中,计算正域的算法效率是关键,直接影响到属性约简算法的时间复杂度。针对这一问题,新算法改进了区分矩阵的构造过程,提出了一种有效的在二进制区分矩阵上计算负域的方法,将约简的关键转换为对负域的计算,以属性频率为启发式信息指导属性约简过程。该算法也适用于一致决策表的属性约简。最后,通过实例证明了算法的有效性。     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点.为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解.文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法.对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高.此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题.     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

一种无决策属性的信息系统的属性约简算法

经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的信息系统的属性约简算法,它们对无决策属性的信息系统的属性约简无能为力.为此,本文以粗集理论为基础,对无决策属性的信息系统从集合论的论域划分方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的信息系统的启发式属性约简算法.该算法在一定程度上能够解决无决策属性的信息系统属性约简问题,进一步扩展了粗集理论的应用范围.实例表明该算法是有效可行的.     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点。为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高。此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题。     

一种新的启发式粗集决策表属性约简算法

粗集理论通过对原始决策表的约简从而获取规则知识,其核心部分是属性约简.经过约简后的数据更有价值,更能准确地获取知识.文中提出了一种新的启发式属性约简算法,并给出了算法的详细步骤和具体的实验示例.该算法通过不一致计数和互信息增量的计算来衡量属性的重要性,避免了对属性之间随机组合情况的搜索,可以提高求解速度.实验结果表明,相比较于动态约简算法和标准遗传算法,所提出的算法获得的约简属性集更加简洁和高效.     

基于频率函数循环重计算的属性约简和挖掘算法研究

针对经典HORAFA启发式约简算法在以属性频率为重要启发信息约简时,往往不能获得最优属性约简集的问题,本文提出了基于属性频率函数循环重计算的改进启发式约简和挖掘算法(BRFA算法)。该算法在已约简属性基础上,进行剩余属性频率函数的循环重计算,直至区分矩阵为空,能大大节省决策表的最小约简时间并能得到所有相对约简。通过实例分析和UCI机器学习数据库实验表明,BRFA算法在属性约简和挖掘方面具有较好的性能。     

基于相对可辨识矩阵的决策表属性约简算法

针对现有属性约简算法存在的问题,利用信息论和粗糙集理论,提出一种基于相对可辨识矩阵的决策表属性约简算法.该算法以核属性为基础,通过建立相对可辨识矩阵,利用条件信息熵作为启发式信息,减少属性约简过程中的搜索空间,逐个添加条件信息熵最大的属性,直到找出最小约简为止,并分析了该算法的时间复杂度.实例分析结果表明,该算法能有效地对决策表属性进行约简.     

一种从海量不完备决策表中抽取规则的方法

提出了一种处理海量的不完备决策表的方法。将基于互信息的属性重要度作为启发式信息,利用遗传算法对不完备的原始决策表中的条件属性进行约简,形成包含missing值的决策表,称为优化决策表。利用原始决策表自身的信息,通过属性扩展,从优化决策表中抽取一致性决策规则,而无须计算missing值。该方法在UCI的8个数据集上的实验结果优于EMAV方法,是一种有效的从海量不完备决策表中抽取规则的方法。     

关于简化的决策表及属性约简的注记

对简化的决策表进行转换,得到改进的简化决策表.基于正区域的属性约简,证明了在原决策表上约简与在改进的简化决策表上约简,结果相同.由于改进的简化决策表是一致的,从而保证在实际应用中,对改进的简化决策表可以用现有的任意一种完备的属性约简算法.     

一种基于类别特征矩阵的决策树算法

提出了一种基于类别特征矩阵的决策树算法。该算法以决策表的核属性为起点,充分考虑了可辨识矩阵的特性和单个属性的重要性,利用类别特征矩阵对决策表实现最简化决策表的确定和决策规则的挖掘,最后实现最简规则的决策树生成。通过应用实例比较分析,证明该算法能生成最小化决策树,并且决策树生成规则切合实际。     

求解决策表最小属性约简的SAGA

首先给出求解决策表核属性集的算法,然后采用动态调节近邻子集的方法改进模拟退火遗传算法,应用于求解决策表的最小属性约简。该约简算法利用核属性集优化初始种群,并采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,提高了算法在解空间中的探索能力和效率。实验结果显示该算法能有效求解决策表最小属性约简问题。     

一种改进的基于差别矩阵属性约简算法及其应用

为得到决策表的一个最优约简或相对最优约简,提出了一种改进的约简算法,先利用差别矩阵约简算法得出约简全集,然后通过定义约简的可信度、相对于核的属性重要度,计算出决策表的约简,并在中央空调系统节能决策表中应用,结果表明了该算法的有效性。     

一种基于条件熵的决策表属性约简算法

以分类为基础提出一种基于条件熵的决策表属性约简算法。通过条件熵的计算在属性约简的同时将原决策表逐层分解成相对于决策属性来说尽量均匀的子决策表,从而缩小了数据规模;随后对算法的时间复杂度进行了分析;实验表明,该算法在效率方面优于传统算法。     

基于属性分辨度的最大相容块规则提取算法

提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法, 它是一种例化方向的方法. 首先从空集开始, 逐步 选择当前最重要的条件属性对对象集分类, 从广义决策值唯一的相容块提取确定规则, 从其他的相容块提取不确定 规则; 然后设计属性必要性判断步骤去除每条规则的冗余属性; 最后通过规则约简过程来简化所获得的规则, 增强规 则的泛化能力. 实验结果表明, 所提出的算法效率更高, 并且所获得的规则简洁有效.

     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

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。     

一种基于条件熵的决策表属性约简并行算法*

本文以分类为基础提出了一种基于条件熵的决策表属性并行约简算法。该算法通过条件熵的计算在属性约简的同时将原决策表逐层分解为相对于决策属性来说尽量均匀的子决策表,从而实现了属性约简的并行计算。本文随后对该算法的时间复杂度进行了分析,实验表明,该算法在效率方面优于传统算法。