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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。 相似文献
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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。 相似文献
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将信息熵理论与直觉模糊粗糙集结合起来,提出一种基于互信息的直觉模糊粗糙集属性约简新算法.给出了在直觉模糊环境下,基于互信息的属性重要度和属性依赖度的度量准则.本文所提出的算法以属性重要度和依赖度为双重度量标准,采取可增可删的双向回归算法,在保持分类精度不变的情况下,最后得到决策表的最小属性约简.实例表明在多属性的决策表约简中,在本文提出的算法得到的属性约简的基础上而得到的决策规则是较简捷、较完备的. 相似文献
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基于粗糙集理论的属性约简算法 总被引:4,自引:1,他引:4
粗糙集理论是一种新的数据挖掘方法,其主要思想是保持分类能力不变的情况下,通过属性约简,达到发掘知识并简化知识的目的.从大量数据发现知识时,属性约简是一个关键问题.在理解和分析基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上,提出了一个基于属性依赖度的属性约简算法.实验结果表明,该算法能更有效地对决策系统进行约简. 相似文献
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模糊属性信息系统的规则约简 总被引:2,自引:0,他引:2
1 引言信息系统的规则约简是机器学习与数据挖掘的重要内容。在研究中,大多数算法都是以离散值为处理对象,而在计算机研究与应用领域所处理的很多都是实值属性数据。实值属性信息系统没有明确的等价关系,也难以用属性值的完全相同来判定规则的一致性。因此,对实值属性信息系统的规则约简研究为研究领域所关注。模糊属性信息系统的属性值 相似文献
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邹瑞芝 《数字社区&智能家居》2011,(12)
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,而求解最小约简是NP难问题。为了有效获取最优或次优约简,该文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将属性核加入遗传算法的初始种群来增加收敛速度,而且在适应度函数中,通过计算决策属性对条件属性的依赖度,使该文算法既保证了全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,能够获得最佳的搜索效果。该算法通过实例分析,证明是求解属性约简问题的快速有效方法。 相似文献
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传统粗糙集分类方法过于严格,对噪音过分敏感。针对带不确定因子决策系统,提出一种基于属性依赖度的约简算法,使含不确定信息及数据噪音的系统中的属性得以简化,找到一种具有广泛表达能力的数据隐含格式,删去冗余的规则,并保持系统的原有用途和性能。通过一个例子实现了该算法。 相似文献
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彭军锋 《数字社区&智能家居》2009,(2)
定义了模糊属性对象间的相似关系、属性重要性程度等概念,然后使用基于相似关系的扩展的模糊粗糙集模型构造了一种适用于连续值属性的决策表属性约简算法,通过该算法可以得到基于重要性程度的条件属性集的约简,通过实例分析及比较研究,证明这种算法是有效的且算法的时间复杂度很低。 相似文献
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属性约简能有效地去除不必要属性,提高分类器的性能。模糊粗糙集是处理不确定信息的重要范式,能有效地应用于属性约简。在模糊粗糙集中,样本分布的不确定性会影响对象的近似集,进而影响有效属性约简的获取。为有效地定义近似集,文中提出了基于距离比值尺度的模糊粗糙集,该模型引入了基于距离比值尺度的样本集的定义,通过对距离比值尺度的控制,避免了样本分布不确定性对近似集的影响;给出了该模型的基本性质,定义了新的依赖度函数,进而设计了属性约简算法;以SVM,NaiveBayes和J48作为测试分类器,在UCI数据集上评测所提算法的性能。实验结果表明,所提出的属性约简算法能够有效获取约简并提高分类的精度。 相似文献
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针对传统的离散化技术所造成的信息丢失问题,提出了利用模糊粗糙集理论来进行属性约简的方法。描述了模糊等价关系下的粗糙集模型,定义了正域、依赖度等概念,提出了基于模糊粗糙依赖度的属性约简算法,该方法比传统属性约简方法具有更好的时间复杂性,并用实例证明了该算法的可行性。 相似文献
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结合粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法 总被引:5,自引:2,他引:5
本文针对粗糙集理论的属性约简算法进行了研究。结合模糊聚类方法,提出了一个新的属性约简算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值λ,从而得到用户满意的属性约简结果。最后利用该文的算法给出了一个实例的约筒结果。 相似文献
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一种基于粗糙集的最小约简算法 总被引:4,自引:6,他引:4
随着计算机技术的发展,急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本概念进行了叙述,在此基础上运用粗糙集理论提出一种新的约简算法。 相似文献
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基于模糊粗糙集的两种属性约简算法 总被引:7,自引:0,他引:7
模糊粗糙集将模糊集合中的隶属度看作粗糙集理论中的属性值,描述了模糊事件的可能性程度和必然隶属度。详细分析了基于模糊粗糙集的两种属性约简算法FRSAR和CCD FRSAR,对比了它们的计算复杂性和收敛性,并以计算实例验证了分析结论: CCD FRSAR总体优于FRSAR。 相似文献
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属性约简的依赖度算法研究 总被引:6,自引:3,他引:6
属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,其核心任务是得到属性集的核。本着决策属性对条件属性的依赖程度,文章给出了属性约简的依赖度算法,并且给出了证明和实例。 相似文献
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针对粗糙集理论核心内容之一的知识约简问题,提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。利用条件熵计算属性间的相关性,并将其引入到适值函数中,可以保证所求约简含有较少的属性而且属性间的相关性较小。实验证明,它可以得到比较理想的结果,对UCI机器学习数据集的测试结果也验证了算法的有效性。 相似文献