基于三元因子分析的三元概念约简

三元概念的约简是三元概念分析的重要问题,因为它既能简化三元图的表示,又有助于更好地理解三元概念的语意并从中提取有价值的信息.基于三元因子分析,研究保持三元背景中所有三元关系不变的三元概念约简.首先,基于三元因子分析提出三元概念约简的定义.该方法是在保持三元背景不变的条件下寻找尽可能少的三元概念,即这些三元概念能够完整地反映原始三元背景所包含的所有三元关系.其次,讨论三元因子分解与三元概念协调集的关系,并给出三元概念协调集和约简的判定方法 .最后,利用三元概念约简将三元概念分为三类:核心(绝对必要)概念、相对必要概念和不必要概念,并得到每类三元概念的充要条件.此外,通过实例给出由三元因子分解和概念约简定义两种方法寻找三元概念约简的详细过程.     

基于压缩差别矩阵的属性约简算法

影响基于差别矩阵的属性约简算法效率的主要因素有计算U/C等价类和差别矩阵的大小.为了解决差别矩阵大小影响属性约简算法计算效率,分析了基于差别矩阵的属性约简算法中差别矩阵定义的不足,重新定义了一种压缩差别矩阵,删除差别矩阵中大量的空元素和相同元素,从而进一步减少了差别矩阵元素的个数,并设计基于压缩差别矩阵的属性约简算法.对UCI及其他数据库进行仿真,实验结果表明该算法具有高效性.     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法(SDMAR),在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。     

分级粗糙集和分级知识约简

Pawlak 粗糙集模型认为一个元素要么属于一个集合,要么不属于该集合,要么可能属于该集合,把可能属于该集合的元素的全体称为边界.Pawlak 粗糙集模型对边界的研究较少.文章认为对边界的隶属度差别较小的元素以同一个量级属于边界,从而可按一个对象对边界的隶属量级对边界进行划分.基于这一思想提出了分级粗糙集模型和分级最大分布约简、分级分布约简的概念.给出了这两种约简的判定定理及辨识矩阵以及相应的核属性的等价条件.分级粗糙集模型推广了Pawlak粗糙集及变精度粗糙集模型.     

基于粗糙集的数据挖掘改进属性约简算法研究

研究基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘规则提取阶段的应用。数据挖掘中对属性进行约简时,经常采用粗糙集,再按照规则进行提取。考察差别矩阵的定义和信息系统比较复杂且核属性元素所占比例较少的情况,改进基于差别矩阵的属性约简算法,利用差别矩阵的结构建立一种新的选择属性的依据。     

基于条件属性蕴含的概念格构造及简化

基于三元背景研究三类概念格的构造和简化.首先,基于三元背景构造一个条件属性蕴含形式背景,该背景以三元背景属性集上的属性蕴含为对象,以三元背景的条件为属性.并针对条件属性蕴含形式背景给出形式概念的定义,构造相应的概念格.其次,由于条件属性蕴含形式背景中对象的个数随着三元背景中属性个数的增加呈指数级增长,这使得条件属性蕴含形式背景往往是一个比较大的数据表,因此,对条件属性蕴含形式背景进行对象约简,将原来的对象集替换为单个条件下形式背景的极小属性蕴含构成的集合.该对象约简方法不仅在很大程度上简化了条件属性蕴含形式背景,而且简化后的形式背景对应的概念格与原来的概念格同构.最后,在条件属性蕴含形式背景上引入了可能性算子和必然性算子,在此基础上定义了对象定向概念格和属性定向概念格.     

不完备区间值信息系统的粗糙集约简算法

探讨不完备区间值信息系统的属性约简问题。定义了一种相似联系度容差关系,基于此关系建立了拓展粗糙集模型。然后通过定义双参数分配约简和同异反可辨识矩阵,给出了基于同异反可辨识矩阵的双参数分配约简算法。所建模型可根据不同的用户需求和数据集的分布特点对参数进行动态调整,更符合实际。最后给出了数值例子,并分析了不同参数值对约简结果的影响。     

决策表的多种属性约简之间的关系研究

针对决策表,对现有的8种属性约简理论进行对比分析,通过研究不同约简理论其计算结果之间的包含关系,揭示了现有的8种属性约简理论之间的联系与差异。结果表明,尽管研究角度与目的不完全相同,但是现有的约简理论之间有密切联系,其相应的约简结果之间多数存在相互包含关系,且有些是等价关系。     

一种基于粗集的决策表属性值约简改进算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中的重要内容.文章提出一种适用于决策表的属性值约简改进算法AVRIMC,对分辨矩阵中的每一行,直接利用吸收率和求得的值核信息,优化该行后续元素的构造;最后用UCI数据集进行实验,并与文献中算法相比较,结果表明本算法在保持正确性的基础上,时间性能有一定程度的改进.     

一种快速属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简算法,先要求出差别矩阵,随着问题的规模增大,存放差别矩阵的空间和算法的执行时间过大和过长,让计算机难以承受．针对这一问题,提出了差别对象对集的定义,给出了基于差别对象对的属性约简定义,并证明了该定义等价于基于差别矩阵的属性约简定义．利用差别对象对,设计了一个新的属性约简算法．由于这一算法在求属性约简的过程中不用生成差别矩阵和大量的无用元素,因而大大减少了存储量和计算量,从而提高了算法的效率．计算实例说明了新算法的高效性．