共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
一种基于区分矩阵的属性约简算法 总被引:5,自引:3,他引:5
属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一。文章以属性在区分矩阵中出现的频率作为启发,对HORAFA算法做了一些改进。它是以核为基础,加入属性重要性最大的属性,直到不能再加。为了能找到信息系统的最优约简,在此基础上加了一个反向消除过程,直到不能再删为止。最后通过一个实例完整演示了该方法,证实其有效性。 相似文献
4.
5.
对于约简来说,其前提是保证知识库分类能力不变,由此引入弱约简的定义。利用区分矩阵能很容易计算出弱约简和遗传算法可以在全局寻优的优势,将染色体对区分函数的覆盖度作为适应度函数的参数,提出了一种基于遗传算法和区分矩阵的属性约简算法。算法中从粒计算的角度,重新度量粒度,对基于划分和覆盖的粗糙集决策表进行了研究。用k近邻算法通过准确率对弱约简效果进行评估。通过UCI数据集证明了该算法的有效性。该算法的时间复杂度是多项式的。 相似文献
6.
基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
张长胜 《计算机工程与应用》2012,48(35):110-113,117
对于决策表中存在对象动态变化的现象,当利用静态的属性约简算法处理这类决策表时算法效率并不理想,为了有效提高增量属性约简算法的效率,对决策表进行了简化,并证明了基于简化区分矩阵的属性约简与基于区分矩阵的属性约简是一致的,在利用原的属性约简的基础上,提出了一种基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法,通过实例分析说明算法的有效性和可行性。 相似文献
7.
8.
基于区分矩阵的增量式属性约简 总被引:1,自引:0,他引:1
定义了属性和属性集的区分矩阵以及区分矩阵的运算,表明了属性集的区分矩阵与论域按属性集的分类是1-1对应的,因此,区分矩阵代表了属性集的分类.以区分矩阵作为属性约简的标准,以属性对分类的贡献率作为贪心选择的次序,建立了一种针对无目标信息系统的属性约简以及增量式属性约简方法.该算法降低了处理增量式数据的复杂度,并且只涉及到矩阵的加法、非负矩阵转化为0-1矩阵、判断矩阵相等的运算,便于用计算机语言编程计算. 相似文献
9.
属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一。文章以属性在区分矩阵中出现的频率作为启发,对HORAFA算法做了一些改进。提出了HORAFA-AFVDM(HORAFA base on Attribute frequency value of dis- cernbility matrix)算法。它是以核为基础,加入属性重要性最大的属性,直到不能再加。为了能找到信息系统的最优约简,在此基础上加了一个反向消除过程,直到不能再删为止。最后在MATLAB环境下进行了实验,通过比较改进前后两种算法,表明HORAFA-AFVDM算法在属性约简情况和算法运行时间上都比HORAFA算法有明显的改进。 相似文献
10.
粗糙集理论是机器学习和数据挖掘领域的重要课题之一,其中属性约简算法是该理论实现应用的主要算法。提出了一种基于长度约束区分矩阵的约简算法(RABDMLC算法),通过抽样数据集计算平均区分矩阵项长,构造区分矩阵时不构造长于平均区分矩阵项长的项,在一定程度上提高了约简的效率。与基于属性频度函数的约简算法进行对比试验分析后,验证了该算法是有效和可行的。 相似文献
11.
12.
基于简化差别矩阵的完备属性约简算法 总被引:4,自引:0,他引:4
由于基于老差别矩阵的属性约简的定义与基于正区域的属性约简的定义是不一致的,给出一个简化差别矩阵和相应的属性约简的定义,并证明了该定义与基于正区域的属性约简的定义是一致的。由于在简化差别矩阵中,要先求出IND(C),故设计了一个较好的求IND(C)的算法,其复杂度被降为O(|C‖U|)。在此基础上设计了一个完备属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别被降为max{O(|C|2(|U′pos‖U/C|)),O(|C‖U|)}和max{O(|U|),O(|C|(|U′pos‖U/C|))}。 相似文献
13.
关于基于分明矩阵的属性约简算法的探讨 总被引:5,自引:3,他引:2
该文讨论了基于分明矩阵和近似度的属性约简算法之间的关系。在更为充分的挖掘分明矩阵的信息的条件下,提出一种新的基于分明矩阵的属性约简算法,对某些数据库可以取得更好的效果。 相似文献
14.
为了获得决策系统中更好的相对属性约简,本文提出了一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法。该算法以求差别矩阵为基础,不仅考虑了所选择条件属性与决策属性的互信 息,还考虑了其取值的分布情况,从信息论角度定义了一种新的属性重要性度量方法,将其作为启发式信息,最终求得属性约简集。实例表明,算法能够有效地对决策系统进进行约简,获得比较理想的约简结果,同时约简后的决策规则数目较少。 相似文献
15.
一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法 总被引:46,自引:0,他引:46
粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要考虑信息系统(或决策表)不变的情况,有关属性约简的增量式更新算法却报道不多.为此,文中提出一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新差别矩阵,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新,因而可提高属性约简的更新效率.理论分析表明,该文提出的算法是有效可行的. 相似文献
16.
一个基于差别矩阵思想的高效求核算法 总被引:2,自引:1,他引:2
徐章艳 《计算机工程与应用》2004,40(17):74-75,79
目前,关于属性约简已有不少算法,其中在很多算法中,都要求先求出核属性集,但利用差别矩阵求核属性这一算法中,生成差别矩阵时,有许多不必要的元素被生成,这些无用的元素在求核时又要进行比较,因而效率不高。利用差别矩阵的思想设计一种不必生成那些不必要的元素的求核算法,从而使算法的效率得到提高。最后,给出了一个实例说明新算法的高效性。 相似文献
17.
18.