基于逼近精度的一个粗糙集属性约简算法

４３（２０００）０１－０００７－０４摘要：根据信息表中相对每个条件属性的集合和划分的粗糙逼近精度,给出衡量属性重要性程度的一种准则．在此基础上,提出了信息表属性约简的一个较为简单有效的算法．     

粗糙集属性约简贪心算法的改进

将单个属性按照B精度的均值和方差决定的属性重要性,从大到小依次加入到约简属性中．对重要性相等的属性,再计算划分的B精度来决定加入哪些属性,直到满足约简条件为止．与不用属性重要性的算法相比,计算量较少,提高了计算速度．     

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。     

基于贝叶斯粗糙集模型的属性约简算法

在分析贝叶斯粗糙集模型已有的约简算法的基础上,从含有多个决策类情况下的全局相对增益函数的角度,利用二进制编码方法给出一种求贝叶斯粗糙集所有约简及核的算法,并基于实际应用,给出对求出的所有约简进行筛选的拓展算法。通过算例说明算法的实用性和有效性。     

一种改进的粗糙集属性约简启发式算法

提出了一种改进的属性约简启发式算法 ,讨论了启发式信息的构造 .通过两个反例证明了现有的两种属性重要度定义 (基于属性依赖度的定义和基于信息熵的定义 )的不完备性 ,提出了一种加权平均的属性重要度定义 ;在此基础上构造了两种启发式算法 .通过 UCI机器学习数据库中的几个实例验证了此算法的有效性     

信息表相对属性约简的一个算法

给出一种相对属性约简的算法 .该算法对于信息表中由决策属性决定的划分中的每个基本集合 ,计算它们的下逼近集并对每个条件属性在下逼近集中的取值进行检索 ,剔除可能是多余的条件属性 ,得到一个候选属性约简 .在此基础上 ,通过逐步扩展属性 ,最终得到一个属性约简 .与已有的一些算法相比 ,该算法计算量较少     

基于粗糙集的数据挖掘属性约简算法研究

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心内容之一.阐述了粗糙集理论的基本思想,给出了一种启发式的最小约简算法,通过一个实例,分析说明算法的可行性和有效性.     

基于粗糙集的属性约简算法

目的针对不完备信息系统寻找处理方法。方法利用粗糙集扩充模型限制容差关系,取代经典粗糙集理论中的不可分辨关系,对不完备信息进行处理。结果理论上证明了算法的完备性,并使用UCI机器学习数据库对属性约简算法进行测试。结论所述的属性约简算法,不仅可以处理不完备信息,而且在效率上有所提高。     

基于粗糙集的属性约简优化算法研究

属性约简是粗糙集理论中一个核心研究问题,在对粗糙集中属性约简相关理论研究的基础上,提出了一种新的基于属性重要性和依赖性相结合的GENRED_GROWTH属性约简算法.并通过CUI机器学习数据集测试实验,验证了该算法的有效性.     

一种基于条件熵的粗糙集属性约简算法

粗糙集(Rough set)理论是一个新的数据挖掘方法，其主要思想是保持分类能力不变的情况下，通过属性约简，达到发掘知识并简化知识的目的。本文在理解和分析基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上针对属性约简提出了一个基于条件熵的启发式算法。     

一种基于MapReduce的粗糙集并行属性约简算法

云计算技术是海量数据挖掘的一种高效解决方案,将MapReduce并行计算模型与粗糙集属性约简算法相结合,提出一种基于MapReduce的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法.该算法提高了粗糙集属性约简算法对大数据的处理能力和效率,并能适应云计算环境.实验结果表明,所提算法具有良好的效率、加速比和可扩展性.     

基于粗糙集属性约简的模糊模式识别

通过运用粗糙集归约理论对资料进行浓缩和筛选，略去不必要的属性，简化数据。用模糊模式识别确定对象应当归属的模式，给出其对于各个模式的相对隶属度，从而达到分类目的。经实例计算，得到了较好的结果。     

相斥邻域的覆盖粗糙集实值属性约简

粗糙集理论是一种有效的属性约简方法,但不能直接处理实值数据。针对此问题,本文首先介绍了邻域和覆盖的概念,在此基础上构造了覆盖自约简和覆盖间约简(属性约简)算法;然后通过讨论邻域内各样本之间关系,提出了相斥元的定义,相斥元的存在可能导致决策正域计算错误,从而得到不符合数据表实际情况的属性依赖性,因此给出了分解相斥元的方法;最后在四个实值的基因表达数据库上进行了实验,结果表明该属性约简算法是有效的,并相对于现有其他算法具有较高的分类精度。     

基于粗糙集的旅游突发事件属性约简

通过对大量旅游突发事件的样本数据进行分析和处理,给出了旅游突发事件中决策系统的构建过程,该过程包括属性提取、属性分类(将属性分为条件属性集和决策属性集)和数据清洗.然后在此基础上构建了一个广泛适用的决策表,并应用粗糙集中基于Pawlak属性重要度的属性约简算法对该决策表进行了属性约简.经过属性约简后,在保持决策表的条件属性和决策属性依赖关系不变的前提下,降低了决策表相对于决策属性的条件属性个数,减少了论域的样本数目,从而可以得到一个更有价值的决策表系统.实验结果表明,在约简后的决策表中可更容易地得出简洁实用的决策规则,甚至可以发现一些潜在的决策关系,能在一定程度上提高旅游突发事件关联规则的获取和决策能力.     

基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究

提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.     

基于改进扩展正域的属性核与属性约简方法

指出了不相容决策表中存在的正域扩展方法的不足,基于决策表局部最小确定性与条件属性对决策的最小确定性程度,构建了一种改进的扩展正域方法。基于改进的扩展正域方法,提出了计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法。实验结果表明了本文方法的有效性。     

基于粗糙集的属性约简的矩阵方法

粗糙集理论中，属性约简是知识挖掘的核心。知识获取是根据对象间的某种关系如等价关系、相似关系等来定义。受关系的矩阵表示的启发，本文提出知识的矩阵表示以及属性约简的矩阵方法，这种表示和约简方法具有形式简单规范、运算工整的特点。实例验证了该方法的合理性和有效性。     

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.     

一种基于Rough集的海量数据属性约简方法

海量数据属性约简的研究是数据挖掘研究中的一个难点.已有的许多属性约简算法对于空间复杂度考虑得不够,导致了算法不能适应大数据集的约简处理.结合分治法,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法.利用该算法可以快速得到海量数据的属性约简结果.仿真实验结果说明了该算法的高效性.