基于距离覆盖的属性约简算法

君宇 王, 璐 李, 冰冰 史, 子轩 葛, 丽红 李

摘要


在属性约简过程中，加速属性重要度的计算非常重要，尤其是对于大数据情况。针对传统属性约简算法过分依赖样本数据集大小，造成算法时间复杂度增加的问题，提出一种基于距离覆盖的属性约简算法。首先对原始数据集进行归一化处理；其次计算属性间的欧氏距离，得到基于距离的自反对称矩阵，并根据距离形成覆盖；然后根据每个属性被覆盖的次数进行属性约简；最后以 CART 算法作为预测工具，根据预测的准确率选择最佳约简。实验结果表明，该算法切实可行，且约简后的数据集分类精度良好，为属性约简提供了新思路。

关键词


属性约简；距离覆盖；欧氏距离；CART 算法

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参考


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DOI: https://doi.org/10.12346/sde.v3i7.3873

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