| 一种基于粗糙集的混合特征选择算法 |
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| 引用本文： | 彭佳红.一种基于粗糙集的混合特征选择算法[J].计算机工程与科学,2005,27(11):57-58. |
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| 作者姓名： | 彭佳红 |
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| 作者单位： | 湖南农业大学计算机与信息工程学院,湖南长沙410128 |
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| 基金项目： | 湖南农业大学引进人才科学基金资助项目(03YJ06) |
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| 摘 要： | 本文在基于粗糙集理论的最小差异表MDL上，使用增量方式构造了与MDL相类似的简单差异矩阵SDM，以SDM近似约简集为起点对属性子集空间进行前向搜索，提出了一种基于粗糙集的混合特征选择算法。该算法大大提高了特征选择的效率和准确性，适用于数据挖掘的预处理过程。
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| 关 键 词： | 特征选择 数据挖掘 KDD 粗糙集 |
| 文章编号： | 1007-130X(2005)11-0057-02 |
| 修稿时间： | 2004年4月23日 |
A Hybrid Feature Selection Algorithm Based on the Rough Set Theory |
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| PENG Jia-hong.A Hybrid Feature Selection Algorithm Based on the Rough Set Theory[J].Computer Engineering & Science,2005,27(11):57-58. |
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| Authors: | PENG Jia-hong |
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| Abstract: | In this paper,based on the Minimum Different List(MDL) of the rough set theory,we build a Simple Different Matrix(SMD) which is similar to MDL using the incremental representation.From the approximate reduction set of SDM,we implement the forward selection of the attribute subspace.Finally,a hybrid feature selection algorithm based on the rough set theory has been proposed,and the result shows that the efficiency and accuracy of feature selection have been improved greatly by this approach.What is more,the algorithm does well in the preprocessing of data mining. |
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| Keywords: | feature selection data mining KDD rough set |
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