测试代价敏感的决策粗糙集正域约简

对测试代价敏感的决策粗糙集(decision theoretic rough sets,DTRS)正域约简问题进行了研究。在传统正域约简的基础上将测试代价考虑进来,希望找到测试代价总和最小的正域约简。采用模拟退火算法结合传统决策粗糙集正域约简算法来搜索测试代价总和最小的正域约简结果。提出了一种测试代价敏感的决策粗糙集正域约简算法TCSPR(test-cost sensitive positive region-based reduction algorithm for DTRS),并分析了该算法的时间复杂度。实验结果验证了TCSPR算法的有效性,该算法能在多项式时间内找到一个属性更少、测试代价更小的正域约简,找到的解一般为优化目标的最优解或次优解,即测试代价总和最小的正域约简,并且该算法在部分数据集上的分类能力几乎不减。

Test-Cost Sensitive Reduction on Positive Region of Decision Theoretic Rough Sets