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1.
2.
基于粗糙集信息观的决策表属性约简方法 总被引:2,自引:0,他引:2
粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法,它被广泛应用于相容和不相容决策表的属性约简和核属性计算。利用反例指出目前基于粗糙集信息观[2、6]的决策表属性约简和核属性计算方法的局限性。对决策表的性质作了深入的研究,研究发现文献[2、6]方法的不足原因是:它们没有考虑U/ind(C)中等价类的相客性。给出了基于U/ind(C)中等价类相客性的属性约简定义和核属性定义,并给出了一种新的基于粗糙集信息观的决策表属性约简和核属性计算方法。讨论了该方法同文献[2、6]方法的区别。最后用相同实例验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
4.
针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。 相似文献
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6.
郑涛 《计算机光盘软件与应用》2012,(14):101+103
粗集理论可以通过不可分辨关系发现问题的内在规律,而通常情况下,随机采集得到数据集合中的连续属性值、缺失值、冗余属性等是普遍存在的。文章重点研究了粗集理论应用中属性离散化及缺失值处理、属性重要性计算等典型方法和特点,便于进一步优化和改进属性约简算法效率。 相似文献
7.
对ISOMap、LDA、LLE、PCA这4种典型降维算法的主要思想和算法步骤进行了详细分析,并将它们用于有监督分类。从实验结果分析得到结论 ,其可为有监督分类提供有益的借鉴。 相似文献
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