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一种基于二进制可辨矩阵的属性约简算法
引用本文:王希雷,马永军.一种基于二进制可辨矩阵的属性约简算法[J].天津科技大学学报,2005,20(2):54-56.
作者姓名:王希雷  马永军
作者单位:天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津,300222
基金项目:天津市高等学校科技发展基金资助项目(20030608),天津科技大学引进人才启动基金资助项目(20030412).
摘    要:基于可辨矩阵的属性约简算法都是从信息系统中直接求得约简,提出了分两步求得约简,降低了算法的时间复杂度为O(mn^2),第一步计算出近似约简,第二步去掉其中的冗余属性。改变了过去人们认为基于可辨矩阵的特征选择算法的时间复杂度不低于O(m^2n^2)的观点(其中m为数据集中特征/属性的个数,n为数据集中样本的个数)。最后给出了实验结果.

关 键 词:粗集  属性约简  二进制可辨矩阵
文章编号:1672-6510(2005)02-0054-03
修稿时间:2004年9月22日

An Attributes Reduction Algorithm Based on Binary Discernibility Matrix
WANG Xi-lei,MA Yong-jun.An Attributes Reduction Algorithm Based on Binary Discernibility Matrix[J].Journal of Tianjin University of Science & Technology,2005,20(2):54-56.
Authors:WANG Xi-lei  MA Yong-jun
Abstract:All of the attributes reduction algorithms work out the reduction sets from datasets directly. In this paper, we calculate the reduction sets within two steps, calculating the approximate resumes firstly, taking out the redundancy reductions secondly. It reduces the time complexity to O(mn2). Before, people think that the time complexity of feature selection algorithm based on Rough sets can not be under O(m2n2) in which m is the number of features, n is the number of samples in datasets. Finally, the experiment and results in UCI are presented.
Keywords:rough sets  attribute reduction  binary discernibility matrix
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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