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1.
一种改进的粗糙集属性约简启发式算法 总被引:43,自引:0,他引:43
提出了一种改进的属性约简启发式算法 ,讨论了启发式信息的构造 .通过两个反例证明了现有的两种属性重要度定义 (基于属性依赖度的定义和基于信息熵的定义 )的不完备性 ,提出了一种加权平均的属性重要度定义 ;在此基础上构造了两种启发式算法 .通过 UCI机器学习数据库中的几个实例验证了此算法的有效性 相似文献
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基于模糊粗糙集的一种属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Sun Ruying 《科技信息》2007,(35)
将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的属性约简算法。该方法引入了模糊C均值聚类算法用以连续属性的模糊化;并通过聚类有效性分析来确定最佳分类数目;克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数,几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点。实例验证了此方法的有效性。 相似文献
5.
杨常清 《西北大学学报(自然科学版)》2012,(2):223-225,235
目的针对不完备信息系统寻找处理方法。方法利用粗糙集扩充模型限制容差关系,取代经典粗糙集理论中的不可分辨关系,对不完备信息进行处理。结果理论上证明了算法的完备性,并使用UCI机器学习数据库对属性约简算法进行测试。结论所述的属性约简算法,不仅可以处理不完备信息,而且在效率上有所提高。 相似文献
6.
将单个属性按照B精度的均值和方差决定的属性重要性,从大到小依次加入到约简属性中.对重要性相等的属性,再计算划分的B精度来决定加入哪些属性,直到满足约简条件为止.与不用属性重要性的算法相比,计算量较少,提高了计算速度. 相似文献
7.
一种基于属性重要性的属性约简启发式算法 总被引:2,自引:0,他引:2
属性约简是粗糙集理论研究中的关键问题之一.文中定义了一种新的属性重要性度量准则,克服了多值偏向性问题,并给出一种新的属性约简算法.该算法以核属性集为初始约简集合,以新的属性重要性度量准则为启发信息,通过逐步加入相对于决策而言重要的条件属性来求取最小约简.实例分析表明该算法是有效的. 相似文献
8.
一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法 总被引:4,自引:0,他引:4
属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简 相似文献
9.
为获取连续属性数据集的最小属性子集,提出一种基于模糊粗糙集和人工蜂群算法的约简方法。首先由边缘蕴含算子和t-模给出集合的模糊粗糙近似,以下近似构建模糊粗糙正域,并据此确定决策属性对条件属性集的依赖度,然后通过依赖度和约简率构建能够反映属性集大小和重要性的目标函数,将属性约简问题转化为优化问题,最后以目标函数为迭代准则,利用人工蜂群优化算法完成数据集的属性约简。仿真结果表明:该方法在不降低分类正确率的同时,可以有效降低属性维数。 相似文献
10.
一种改进的基于粗糙集的启发式值约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
金海波 《太原科技大学学报》2010,31(3):181-184
在求得决策表中属性值核的基础上,用属性重要度指导增加后续属性值,还引入包含度和支持度统计度量,生成了不同置信度水平下的决策规则集,并设计了基于规则集的分类算法。对Monk数据集的对比实验表明,该算法是有效的。 相似文献
11.
粗集中属性约简的一种启发式遗传算法 总被引:24,自引:1,他引:24
为了获得决策系统中属性最小相对约简,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法。通过构造一个新的算子来引入启发式信息,使得选择的属性子集的分类能力不变。该算子体现了一种利用启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度。从理论上对算法作了分析,对新算子所能选择属性子集的分类能力不变作了证明。最后的实例表明,该算法能有效地对决策系统进行最大程度的约简。 相似文献
12.
提出了一种新型的决策规则约简方法。基于均匀划分和正态分布隶属度函数,对决策表的连续属性进行模糊化,用欧氏距离贴近度来构建相似矩阵,并提出了一种论域的模糊划分算法;依据粗糙集隶属度进行属性约简的基础上,给出了一种决策规则约简算法,从而达到发掘知识并简化知识的目的。 相似文献
13.
43(2000)01-0007-04摘要:根据信息表中相对每个条件属性的集合和划分的粗糙逼近精度,给出衡量属性重要性程度的一种准则.在此基础上,提出了信息表属性约简的一个较为简单有效的算法. 相似文献
14.
基于属性约简的方法,放弃以往复杂的规则匹配算法,提出将约简后的多种属性组进行析取,筛选特征项,并构造分类器.实验结果表明,此算法不仅简单,还能降低维数和提高分类结果. 相似文献
15.
张国荣 《太原师范学院学报(自然科学版)》2013,(4):91-93
在决策表中求取知识时可以进行属性约简,而属性约简中大部分算法都需计算核.文章基于现有的属性约简算法,提出了改进的约简算法.该算法不需要求核,从而节约了时间与空间,使粗糙集在面对大数据时能更好的处理. 相似文献
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17.
定义了属性加权频率算子的概念,并在此基础上提出一种新的属性约简算法,理论分析和实验结果表明,该算法可以确保得到决策表的一个约简,并能提高算法的效率。同时引入强等价集,很好地解决了属性加权频率值相同的问题。 相似文献
18.
基于模糊粗糙集的一种知识获取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的知识获取方法.该方法利用模糊集理论对决策表中连续属性进行模糊化;通过定义模糊等价类得到模糊粗糙近似空间的上、下近似,从而获取决策规则.实例验证了此方法的有效性. 相似文献