共现邻域关系下的属性约简研究

在邻域粗糙集的研究中,往往借助给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化,需要注意的是,若给定的半径较大,则不同类别的样本将落入同一邻域中,易引起邻域中信息的不精确或不一致.为改善这一问题,已有学者给出了伪标记邻域的策略,然而无论是传统邻域还是伪标记邻域,都仅仅使用样本间的距离来度量样本之间的相似性,忽略了邻域信息粒内部不同样本所对应的邻域之间的结构关系.鉴于此,通过引入邻域距离度量,提出一种共现邻域的信息粒化机制,并构造了新型的共现邻域以及伪标记共现邻域粗糙集模型,在此基础上使用前向贪心搜索策略实现了所构造的两种模型下的约简求解.实验结果表明,与传统邻域关系以及伪标记邻域关系所求得的约简相比,利用共现邻域方法求得的约简能够在不降低分类器准确率的前提下产生更高的约简率.