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| 面向成组对象集的增量式属性约简算法 | |
| 作者姓名： | 钱进 朱亚炎 |
| 作者单位： | 江苏理工学院计算机工程学院;南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室 |
| 基金项目： | 江苏省自然科学基金项目(BK20141152);教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJCZH129);江苏省青蓝工程项目;江苏省大数据分析技术重点实验室开放基金项目(KXK1402);江苏理工学院校级大学生创新项目(KYX15017) |
| 摘 要： | 现实世界中数据集都是动态变化的,非增量式属性约简方法从头重新计算原始数据集,而且未考虑先前约简结果中的信息,将耗费大量的时间和空间。为此,讨论了动态数据环境下约简的不变性,提出了一种面向成组对象集的增量式属性约简算法,利用先前约简中信息来快速获取强传承性的约简,从而提高增量式学习算法效率。最后,将该算法与非增量式约简方法和面向单个对象的增量式约简方法在UCI数据集和人工数据集上进行了相关比较。实验结果表明,面向成组对象的增量式属性约简算法能够快速处理动态数据,具有较好的约简传承性。 |
| 关 键 词： | 粗糙集 属性约简 成组对象集 约简传承性 增量式学习 |
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