基于邻域概率近似精度的属性约简

艳红 周

摘要


属性约简的目标是消除冗余和不相关属性，是优化处理和知识发现的基础，它在邻域概率粗糙集的研究中具有重要地位。论文首先利用邻域概率近似精度，提出属性约简及属性重要度的相关定义；其次，利用属性重要度构建分类属性约简的启发式算法；最后，通过实例对算法进行有效性说明。

关键词


邻域概率粗糙集；近似精度；分类属性约简；粒计算

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参考


Pawlak Z. Rough sets[J]. International Journal of Computer and Information Sciences, 1982,11(5):341-356.

Liu D, Li T R, Li H X. A multiple-category classification approach with decision-theoretic rough sets[J]. Funda- menta Informaticae, 2012,115(2):173-188.

G Y Wang, X A Ma, H Yu. Monotonic uncertainty measures for attribute reduction in probabilistic rough set model[J].International Journal Approxinate Reasoning, 2015,5(9):41-67.

Zhang X Y, Miao D Q. Double-quantitative fusion of accuracy And importance: Systematic measure mining, benign integration construction hierarchical attribute reduction[J]. Knowledge Based Systems, 2016,9(1):219-240.

陈曦,刘晶.基于邻域关系的知识粒度增量式属性约简算法[J].微电子学与计算机,2020,37(10):1-6.

陈帅,张贤勇,唐玲玉,等.邻域互补信息度量及其启发式属性约简[J].数据采集与处理,2020,35(4):630-641.

盛魁,卞显福,董辉,等.基于邻域粗糙集组合度量的混合数据属性约简算法[J].计算机应用与软件,2020,37(2):234-239.

李冬,蒋瑜,鲍杨婉莹.基于属性质量度的变精度邻域粗糙集属性约简[J].四川师范大学学报(自然科学版),2020,43(4):560-568.

周艳红,张迪,张强.基于单调信息度量的特定类属性约简[J].内江师范学院学报,2019,34(12):35-39.

周艳红,张贤勇,莫智文.粒化单调的条件邻域熵及其相关属性约简[J].计算机研究与发展,2018,55(11):2395-2405.

周艳红,张迪,莫智文.邻域概率粗糙集的不确定性度量[J].四川师范大学学报(自然科学版),2021,44(1):136-142.

Hu Q H, Yu D R, Xie Z X. Neighborhood classifiers[J]. Expert Systems With Applications, 2008,3(4):866-876.




DOI: https://doi.org/10.12346/sde.v4i3.6014

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