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基于粗糙集的属性约简算法研究
引用本文:瞿彬彬,卢炎生.基于粗糙集的属性约简算法研究[J].华中科技大学学报(自然科学版),2005,33(8):30-33.
作者姓名:瞿彬彬  卢炎生
作者单位:华中科技大学,计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430074
基金项目:“十五”国防预研基金资助项目.
摘    要:提出一种新的基于粗糙集的属性约简算法.该算法采用层次结构和近似精度的概念,约简集中的属性选择从空集开始,用启发函数ξ作为选择条件属性的衡量标准,逐步加入相对于决策而言重要的条件属性,并采用下近似值作为剪枝依据,逐步删除给定论域U中根据该属性子集能完全正确分类的对象,减小了属性约简过程中的搜索空间,处理过程是递归的,直到给定论域U为空集,保证了在分类精度不变的情况下,获得简化的属性集,最后运用粗糙集中正域的概念,约简冗余的属性值并求出其最简规则.对UCI机器学习数据库中7个数据库属性约简结果证明了该算法的正确性和可行性.

关 键 词:粗糙集  层次结构  启发式算法
文章编号:1671-4512(2005)08-0030-04
收稿时间:2004-09-16
修稿时间:2004年9月16日

Rough sets-based algorithm for attribute reduction
Qu Binbin,LU Yansheng.Rough sets-based algorithm for attribute reduction[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2005,33(8):30-33.
Authors:Qu Binbin  LU Yansheng
Abstract:
Keywords:rough sets  hierarchy structure  heuristic
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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