基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简

属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基于此给出邻域粗糙联合熵、邻域粗糙条件熵和邻域粗糙互信息熵等概念.邻域粗糙互信息熵是评估属性集相关性的一种重要的方法,具有非单调性变化的特性,对此,提出一种基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简算法.实验分析表明,所提出算法不仅比目前已有的单调性属性约简算法具有更优越的属性约简结果,而且具有更高的约简效率.     

基于邻域粗糙集的符号与数值属性快速约简算法

粗糙集理论被广泛应用于属性约简,算法复杂性是制约约简应用于大样本知识发现的主要问题,尤其是邻域模型下的约简问题.本文分析邻域粗糙集模型的数学性质,利用正域与属性集的单调关系,构造基于属性依赖度和前向搜索策略的快速算法.该算法降低样本比较次数,提高计算效率.实验分析表明该算法的有效性.     

基于邻域辨识矩阵的属性约简增量式算法

邻域粗糙集模型可以直接处理连续型数据.属性约简是邻域粗糙集模型的重要研究内容之一.目前已有的增量式粗糙集约简算法主要考虑经典的粗糙集模型的情况,不适用于邻域粗糙集模型.为此,提出一种基于邻域辨识矩阵的属性约简增量式算法,主要考虑连续型数据对象动态增加的情况下的属性约简问题.为了解决该问题,提出了一种邻域决策系统的辩识矩阵,通过辨识矩阵的动态更新实现动态求核,并在此基础上,利用原有的属性约简进行属性约简的更新.     

基于邻域粗糙集下知识划分的信息表降维

Pawlak粗糙集的知识约简包括对决策表的知识约简和对信息表的知识约简。作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集在针对决策表的属性约简方面应用广泛,而针对信息表的属性约简方面应用鲜少。为了设计一种适用于信息表的属性约简算法,根据Pawlak粗糙集的信息表知识约简标准,首先提出一种邻域粗糙集的信息表知识约简标准,然后根据这种标准,结合贪心思想,进一步提出了一种适用于聚类任务的信息表属性约简算法。与主成分分析(principal component analysis,PCA)算法相比,实验结果表明用该算法对数据集降维后,得到的属性约简集合的属性个数较多,K-means算法根据属性集合进行聚类的精度较高。实验结果证明该算法能有效地应用于信息表的属性约简方面。     

基于邻域信息熵度量数值属性快速约简算法

阐述邻域粗糙集和邻域信息熵的基本定义及性质,为避免数值属性信息系统属性约简过程中,属性离散化造成特征信息的丢失,提出一种新的基于邻域信息熵度量数值属性约简算法。扩展邻域信息系统核属性集生成约简属性集,邻域信息熵度量不仅关注约简属性集正域变化,而且考察负域样本空间约简属性邻域等价类在决策属性划分的分布,具备更好的邻域关系度量细粒度。实验表明,对比邻域粗糙集近似度量、邻域有效信息率度量、邻域软间隔度量的属性约简方法,该算法能有效进行邻域信息系统属性约简的同时,也保持了约简属性集更好的分类精度。     

不完备邻域粗糙集的不确定性度量和属性约简

针对现有的属性约简算法不适合处理数值型属性和符号型属性共同存在的不完备数据,提出了一种拓展不完备邻域粗糙集模型。首先,通过考虑属性值的概率分布来定义缺失属性值之间的距离,可以度量具有混合属性的不完备数据;其次,定义了邻域混合熵来评价属性约简的质量,分析证明了相关的性质定理,并构造了一种基于邻域混合熵的不完备邻域粗糙集属性约简算法;最后从UCI数据集中选取了7组数据进行实验,并分别与基于依赖度的属性约简（ARD）、基于邻域条件熵的属性约简（ARCE）、基于邻域组合测度的属性约简（ARNCM）算法进行了比较。理论分析和实验结果表明,所提算法约简属性比ARD、ARCE、ARNCM分别减少了约1,7,0个,所提算法的分类精度比ARD、ARCE、ARNCM分别提高了约2.5,2.1,0.8个百分点。所提算法不仅能够获得较少的约简属性,同时具有较高的分类精度。     

基于云计算的层次粗糙集模型约简算法研究

传统的并行属性约简算法通过利用抽样技术获取小数据样本进行知识约简,但对于大数据集来说,样本数据不具有一般性且无法代表整个数据集.为了弥补传统并行属性约简算法只能用来计算最小属性约简、处理小数据集的缺陷,论文通过分析了先验知识在粒计算中的重要性,结合云计算技术处理海量数据的优势,以粗糙集理论为背景,从不同角度、层次出发建立层次粗糙集模型,提出基于云计算的层次粗糙集模型约简算法,讨论并实现了知识约简算法中的可并行化操作,利用Hadoop在普通计算机集群上进行试验,从运行时间、加速比、可扩展性三个方面对所提出基于正区域、信息熵、边界域算法的重要性进行评价.实验证明：基于云计算的层次粗糙集模型约简算法可以有效处理大数据集.     

基于邻域近似条件熵的启发式属性约简

目前粗糙集的研究局限于有限集,且现有的邻域粗糙集属性约简算法中属性重要性度量方式单一。针对邻域粗糙集存在的问题,提出了基于无限集的邻域近似条件熵模型。该模型以邻域近似条件熵下的属性重要度为启发条件,构造了一种基于邻域近似条件熵的前向贪心搜索属性约简算法。利用熵的单调性,证明了算法的正确性,并分析了算法的时间复杂度。通过实例分析和多个UCI数据集上的实验表明,所提出的算法是可行的,能有效减少属性数量,与现有的算法相比,不仅能够获得较小的属性约简结果,而且具有较好的分类性能。     

入侵检测系统中的属性约简算法研究

为了在庞大的入侵检测数据中获得属性依赖度较大且数目较少的属性相对约简,文章提出了一种基于粗糙集与量子粒子群优化(QPSO)的属性约简算法。该算法解决了传统属性约简算法需要大量标记样本这一弊端,利用粗糙集的知识构造适当的适应度函数,使得该算法可以在少量的标记样本下实施。在KDDCUP99标准数据集上的仿真结果表明,该算法不仅可以获得属性数目较少的属性约简,而且检测精度也优于同类的其他算法。     

基于双重粒化准则的邻域多粒度粗集快速约简算法

由于可以从多粒度、多层次的角度对名词型和数值型属性并存的混合数据进行有效处理,邻域多粒度粗糙集模型受到了广泛关注.为了有效降低属性约简计算过程中的迭代次数,实现邻域多粒度粗糙集模型的快速属性约简算法,基于双重粒化准则,深入分析不同属性子集序列和邻域半径对正域的影响,结合正域在属性子集和邻域半径共同作用下的单调性,提出一种基于双重粒化准则的邻域多粒度粗集快速约简算法,并通过理论分析与实例对比验证了算法的有效性和优越性.