基于加权浓缩树的粗糙集属性约简算法

针对基于分辨矩阵约简算法中存在冗余元素,从而导致空间存储代价高的问题,提出一种基于加权浓缩树的属性约简算法。该算法可以进一步剔除冗余元素,压缩存储分辨矩阵中的信息,并且在构建树结构的过程当中考虑了属性重要度的影响。实验结果与C-Tree及差别信息树算法进行比较,提出的算法可以获得更优的属性约简结果,有效地降低了空间复杂度。     

基于改进差别信息树的粗糙集属性约简算法

差别矩阵为属性约简提供了很好的思路,差别信息树能有效消除差别矩阵中的冗余元素,并实现对差别矩阵的压缩存储.然而,差别信息树既没有考虑“核”属性在消除差别矩阵中冗余元素的作用,也没有考虑属性序在压缩存储差别矩阵中非空元素的作用.对此,基于“核”属性和属性序关系,提出改进差别信息树,该树能进一步实现对差别矩阵中非空元素的压缩存储.最后,给出基于UCI数据库的仿真结果,并通过仿真结果验证该树的有效性.     

基于差别信息树的rough set 属性约简算法

差别矩阵为粗糙集属性约简提供了很好的思路, 但差别矩阵中存在冗余的重复和父集元素. 为了消除这些冗余元素, 提出一棵有序树: 差别信息树, 该树能消除差别矩阵中的重复元素, 同时在大多数情况下也能完全消除父集元素, 实现对差别矩阵中非空元素的压缩存储. 为了验证差别信息树的有效性, 提出一种属性约简完备算法, 并使该算法的时间复杂度降为??(∣??∣∣??∣²).

     

区间值序信息系统中差别信息树的属性约简

属性约简是粗糙集领域的一个热门研究课题,而差别矩阵是获得属性约简的有效方法。然而,差别矩阵含有重复元素,增加了获得约简所需要的时间。差别信息树的提出解决了差别矩阵含有重复元素的问题,实现了对差别矩阵中非空元素的压缩存储。但是差别信息树是在等价关系下的差别矩阵的基础上提出的,并没有考虑序决策信息系统的情况。在区间值序信息系统的背景下提出了基于可分辨矩阵的差别信息树,解决了可分辨矩阵中存在冗余元素的问题,实现了对可分辨矩阵中非空元素的压缩存储。得到了该树的相关性质定理并对其进行了验证,并在此基础上给出区间值序信息系统的基于差别信息树的完备的属性约简方法。最后给出了实证分析,验证了该方法的可行性以及有效性。     

一种基于浓缩树结构的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,其中基于区分矩阵的约简算法是一种高效的约简算法,但算法具有很高的空间复杂度.为了减少区分矩阵的空间开销,利用浓缩树结构,结合区分矩阵单个属性一定为核属性的特征,提出改进的生成浓缩树算法,压缩存储区分矩阵中的非空数据项,且不丢失原区分矩阵的所有信息;利用生成的浓缩树结构结合启发式策略,给出属性约简算法.实验结果表明,算法正确有效并且空间复杂度有明显降低.     

基于信息观差别矩阵的属性约简算法

提出一种信息观下的差别矩阵,并基于该矩阵设计了一种信息观下决策表的属性约简算法,该算法以信息观下属性核为起点,通过计算信息观下差别矩阵中各属性出现的频率确定属性的重要度,进而根据各个属性的重要度来计算属性约简。实验结果表明,该算法可以求出更有效的信息观下属性约简,且计算约简耗时更少。     

一种快速差别矩阵属性约简算法

为了解决基于差别矩阵属性约简的计算效率问题,分析了基于差别矩阵的属性约简算法的不足,给出了新的差别矩阵的定义,大大减少了差别矩阵中非空元素的个数,提高了属性约简算法的效率。利用单个属性的不可辨识性来计算出现频率最多的属性,进一步降低差别矩阵的大小,并设计了基于新的差别矩阵的快速属性约简算法。对UCI一些数据库进行了仿真,实验结果表明了新算法具有高效性。     

不相容决策表的属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,并应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵的属性约简算法对不相容决策表的属性约简,可能会导致错误的结果。针对这一问题,提出了一种基于改进可辨识矩阵的属性频率约简算法。该算法以改进的可辨识矩阵为基础,以属性频率作为启发信息,同时在算法中加入消除冗余属性二次约简过程。提供了实例分析,验证了该算法能够有效地对相容与不相容的决策表进行属性约简。     

基于差别矩阵的完备属性约简算法

基于差别矩阵思想的属性约简算法需要求出决策表的差别矩阵,然而差别矩阵的求取不但费时而且占用大量的存储空间。为此,提出一种基于差别矩阵中非空对象个数的改进属性约简算法。在利用差别矩阵思想的同时不生成差别矩阵,并给出属性重要度的定义及其快速计算公式,只需要 和 就能计算出属性重要度。实例分析证明,该算法能节省计算时间,求出最小属性约简。     

一种完备的最小属性约简方法

为解决粗糙集中的属性约简问题,提出一种完备的最小属性约简方法。将差别矩阵中所有有关属性区分的信息都浓缩进一个差别向量组,计算每个属性在区分2个对象的属性集合中出现的概率,作为属性重要性的启发式信息,建立最小属性约简树,得到属性约简。分析结果表明,该方法可以获得所有的最小属性约简。     

基于差别矩阵启发式决策表属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,足知识获取的关键步骤.针对大规模数据集,基于决策表差别矩阵属性约简不具备可操作性缺点;以及基于差别矩阵属性频度的约简算法没有考虑到差别矩阵元素中属性个数多少的缺陷.基于差别矩阵元素的基数越小,其属性越重要的思想,按照基数由小到大的顺序,利用矩阵中具有相同基数的矩阵元素的簇集中属性出现的频度,确定属性的重要度,提出一种快速搜索属性约简算法,能快速搜索到属性的最优或次优约简.实验结果表明算法是可行、有效的.     

决策系统属性约简优化算法研究

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题,针对求取决策系统所有约简的NP问题,基于差别矩阵提出一种决策系统属性约简优化算法.通过改进差别矩阵得到差别集,在获得核与约简候选信息基础上,以属性频度作为启发式信息,快速有效地求取决策系统的所有约简.分析表明了该算法的可行性与有效性.     

基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

针对目前基于差别矩阵的属性约简算法需要耗费大量的时间和空间,粗糙集中求属性核和属性约简更新效率低以及有关属性约简的增量式更新算法目前还比较少等问题,提出了一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法.该算法在更新差别矩阵时,仅须插入某一行及某一列,或删除某一行并修改相应的列,因而可有效地提高核和属性约简的更新效率.然后在分析新增对象x与原决策系统对象的关系的基础上,给出了属性约简增量更新算法.理论与实验分析表明,提出的算法提高了属性约简的更新效率,明显降低了时间和空间复杂度.     

基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法及其应用

在基于可辨识矩阵的属性约简算法的基础上，提出了基于可辨识矩阵的计算属性重要性的方法，并以此作为启发式知识来约简决策表中的冗余属性。这种方法直接源于评审数据，思路清晰，拟合结果表明本约简算法合理、可靠。     

改进的基于简化二进制分辨矩阵的属性约简方法

在基于二进制分辨矩阵的属性约简方法中,删除法即从属性全集中依次删除冗余属性,直至剩余的属性集是一个最小约简.针对传统的基于二进制分辨矩阵的删除法效率较低且得不到最小约简的问题,提出一种改进的二进制分辨矩阵属性约简方法.首先对决策表进行简化,然后给出一种改进的简化二进制分辨矩阵方法;其次通过一个新的属性约简度量方法一次性删除多个属性,并从理论上分析了该方法的可行性;最后通过实验证明了得到的约简结果是最小约简.     

基于可辨识矩阵的快速粗糙集属性约简算法

Karno Bozi提出的Core Searching算法在向约简中插入候选属性的时候,根据属性出现次数需要循环查找可辨识矩阵中的所有剩余项,直至矩阵为空,导致计算量较大和结果中冗余属性存在的可能.基于Core Searching算法提出通过给属性设立计数器的基于可辨识矩阵的快速属性约简算法,实例分析表明,该算法与Core Searching算法相比,在计算量减少和循环次数减少的同时能得到更简约的结果,是一种快速、高效的属性约简算法.     

一种基于属性重要性的变精度粗糙集属性约简算法

结合胡可云算法中对属性重要性的描述,以条件属性在可辩识矩阵中出现的频率作为启发信息,提出一种基于变精度粗糙集模型的属性约简算法.实验证明,该方法能够有效地对决策表进行属性约简,并具有一定的抗噪声能力.     

基于区分矩阵的启发式属性约简算法

由于大量等价类元素的存在,同一等价类中的记录与其他非该等价类中的记录相比较将会产生大量空元素及重复元素,使得构造区分矩阵需要耗费大量的时间与空间。因此以信息向量为工具处理等价类,改进了区分矩阵的构造过程,有效地提高了构造区分矩阵的时空间效率;其次,利用属性频度为启发信息,给出了一种基于区分矩阵的启发式属性约简算法;最后,利用恒星天体光谱数据集,实验验证了算法的有效性。