基于模糊信息熵的彩铃客户属性约简算法

针对彩铃业务交易记录海量化和客户属性高维化、混合性的特点,提出一种应用模糊信息熵对彩铃客户属性进行约简的方法。以两个地区的营销返回样本为原始数据,结合CART分类器和10折交叉验证,比较由文中方法和经典粗糙集属性约简方法得到的特征数量和分类精度。实验结果表明,文中方法获得了相对较高的平均分类精度(81.36%)和最少的平均特征属性(4.5个),有效地约简了彩铃客户属性并改善了分类能力。     

基于信息熵属性约简的矩阵方法

给出基于信息熵的属性约简的矩阵表示,由此设计一个新的基于信息熵的属性约简算法,并用实例验证算法的可行性.该算法比较直观,容易理解,而且所占用的辅助空间少.     

基于信息熵的信息系统及决策表的属性约简

利用新的信息熵,给出信息系统信息熵的约简方法及决策表的相对信息熵约简判定定理,证明分布协调集一定是相对信息熵的协调集．     

基于改进属性约简的粗核聚类算法

核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法.以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法中,提出一种新的聚类改进算法,由此可以得到高准确率低复杂度的良好结果.该算法在使用核函数对样本优化前,首先用基于属性重要度的约简算法对样本属性进行处理,同时引入信息熵来改进约简算法,从而删除冗余属性得...     

基于自信息熵的直觉模糊决策系统的属性约简

针对在直觉模糊集中,利用下近似构建的约简只考虑了下近似而忽略了上近似,从而导致一些信息丢失的问题,基于直觉模糊集的上、下近似提出了3种熵度量,并将其应用于直觉模糊决策信息系统的约简之中。在直觉模糊决策信息系统上定义用于描述直觉模糊关系的3种不确定性度量,分别为平均决策指数、平均安全决策指数以及平均风险决策指数,并在此基础上依次提出了条件信息熵、条件粗糙熵和自信息熵,基于自信息熵给出了相应的约简定义以及属性约简算法。在多个数据集上的实验表明,所提出的属性约简算法与其他算法相比,约简结果更具有优越性以及鲁棒性。     

协调覆盖决策系统下基于条件信息熵的属性约简

从条件信息熵的角度出发,讨论了协调覆盖决策系统的相关性质以及属性约简方法,并用一实例验证此方法的有效性.     

一种新的启发式属性约简算法

为解决属性约简的诸多问题,比如基于信息熵的属性约简方法偏向多值属性的缺点,而基于属性相似度的属性约简方法偏向少值属性的不足,现提出一种将信息熵和属性相似度结合起来的新的启发式属性约简方法.实验结果表明,避免了上述两种属性约简算法的偏向性.     

基于互信息的属性约简改进算法

针对传统粗糙集算法准确率较低,精度较差,分析大规模数据时难以获得理想结果等问题,提出了基于互信息的属性约简改进算法。为了提高算法精度,引入了对条件熵的计算;采用条件概率考量属性重要性,降低了算法的复杂度;计算时,优先计算数据相容性,优化了样本计算数量;利用多组数据集,对比不同分类器和现有算法。实验结果表明,在不增加时间复杂度前提下,改进算法能得到更好的约简规则,获取理想的约简结果。     

粗糙集理论中决策表属性约简的信息表示

主要讨论了决策表属性约简和信息熵之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和该文给出的信息表示下是等价的,并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息熵来等价表示。     

刑事案件的属性约简聚类算法研究

为发现刑事案件的发案规律与特点,从而及时预防和打击犯罪,提出了刑事案件的属性约简K-means聚类算法。该算法应用粗糙集的属性约简算法消除冗余属性,利用各属性的重要度确定其权值,并在此基础上以改进的K-means聚类算法进行聚类分析。最后应用某地区刑事案件相关数据对算法的正确性与有效性进行了验证,实验表明该方法的优势在于降低了数据规模,并获得较高且稳定的准确率。     

垂直划分多决策表下基于条件信息熵的隐私保护属性约简

针对垂直划分多决策表,利用半可信第三方和交换加密体制,设计了一个安全多方计算交集基数协议。利用该协议设计了安全多方计算信息熵和安全多方计算条件信息熵的解决方案,提出了一种基于条件信息熵的隐私保护属性约简算法。该算法基于粗糙集信息观的约简理论实现了分布式环境下全局属性约简的求解,使各参与方在不共享其隐私信息的前提下达到集中式属性约简的效果,分析结果表明该算法是有效可行的。     

一种新的基于决策熵的决策表约简方法

分析了在知识约简过程中经典粗糙集理论决策表知识约简方法的不足.以知识粗糙熵为基础,将一致和不一致对象分开,提出决策熵的概念及其属性重要性,在此基础上给出约简的判定定理;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,提出一种新的知识约简启发式方法.理论分析和实验结果表明,基于决策熵的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简.     

一种新的基于决策熵的决策表约简方法

分析了在知识约简过程中经典粗糙集理论决策表知识约简方法的不足。以知识粗糙熵为基础,将一致和不一致对象分开,提出决策熵的概念及其属性重要性,在此基础上给出约简的判定定理;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,提出一种新的知识约简启发式方法。理论分析和实验结果表明,基于决策熵的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简。     

一种基于信息熵的聚类结果评价方法

文章基于信息熵理论,将模糊聚类评价方法和决策树分类算法联系起来,提出从信息熵角度用决策树分类算法来评价聚类算法结果的有效性,从而确定最佳的聚类个数;并将该方法应用到证券行业客户忠诚度分析模型的建立中.实验结果表明,该方法可以明显提高聚类的效果,并且使得聚类结果的可解释性强,具有良好的实用价值.     

Attribute reduction based on background knowledge and its application in classification of astronomical spectra data

To improve the efficiency of the attribute reduction,we present an attribute reduction algorithm based on background knowledge and information entropy by making use of background knowledge from research fields.Under the condition of known background knowledge,the algorithm Can not only greatly improve the efficiency of attribute reduction,but also avoid the defection of information entropy partial to attribute with much value.The experimental result verifies that the algorithm is effective.In the end,the algorithm produces better results when applied in the classification of the star spectra data.     

基于关系积的属性约简算法

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现.     

基于改进的模糊核C-均值算法在商业银行客户细分中的应用

随着商业银行信息化进程中数据集中阶段任务的完成,各商业银行将面临如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识以提高企业决策质量和市场竞争力,数据挖掘技术的出现使企业“数据变知识”成为可能。文章主要结合商业银行的实际,探讨了核聚类方法在提高银行服务成功率等方面的应用。