多半径邻域粗糙集改进约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要问题。许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法,包括应用最为广泛的启发式算法。在多半径邻域粗糙集的基础上,针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷,提出一种融合属性权重影响的改进约简运算方法,通过根据各属性权值大小设置阈值使得约简结果能够消除冗余属性。实验选取UCI的数据集与当前几种常用启发式约简算法进行比较分析。实验结果表明,所提出的属性约简方法能够得到更优的约简集合,同时更大程度地保留了决策表本身的知识信息,具有较高的分类能力。     

Quick Attribute Reduction Based on Rough Boundary Region

属性约简是粗糙集研究的核心内容之一.已有的大多数属性约简算法都是采用基于正域的贪心算法求决策表的代数约简.事实上,对于不一致决策表,代数约简改变了决策类族原有的Pawlak拓扑结构,造成决策类的不确定性扩大.为此,提出了一种新的基于粗集边界域的约简模型,它能够保持决策类族原有的Pawlak拓扑结构.依据新模型,提出了一种高效率的基于粗集边界域的属性约简算法.理论分析和实验表明,所提算法是有效可行的.     

基于粗集边界域的快速约简算法

属性约简是粗糙集研究的核心内容之一。已有的大多数属性约简算法都是采用基于正域的贪心算法求决策表的代数约简。事实上,对于不一致决策表,代数约简改变了决策类族原有的Pawlak拓扑结构,造成决策类的不确定性扩大。为此,提出了一种新的基于粗集边界域的约简模型,它能够保持决策类族原有的Pawlak拓扑结构。依据新模型,提出了一种高效率的基于粗集边界域的属性约简算法。理论分析和实验表明,所提算法是有效可行的。     

基于容错改进的邻域粗糙集属性约简算法

作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效地处理数值型的数据。但是,因为沿用了Pawlak粗糙集在构造上下近似集时的包含关系,邻域粗糙集对噪声数据的容错性很差。针对这个问题,本文通过引入贝叶斯最小风险决策规则,提出了一种基于容错改进的邻域粗糙集属性算法。通过和现有的算法进行比较,实验结果表明,在数据预处理阶段用该算法能得到更好的属性约简。     

基于分形维数的非常规决策表的属性约简

属性约简是粗糙集的一个核心研究课题,但经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的决策表的属性约简算法,它们对无决策属性的非常规决策表的属性约简无能为力。以粗糙集理论为基础,对无决策属性的非常规决策表从分形维数方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的决策表的启发式属性约简算法。该算法在一定程度上能够解决非常规决策表的属性约简问题,进一步扩展了粗糙集理论的应用范围。实例表明该算法是有效可行的。     

一种基于粗糙集的聚类算法

针对传统聚类算法受数据空间分布影响大且效率较低的问题，提出一种应用粗糙集理论的聚类算法。以信息表中条件属性与决策属性的一致性原理为基础，以数据超立方体、信息熵实现数据属性约简和离散化。在此基础上，利用集合特征向量加法法则运算，只需扫描一次信息表就可实现对数据对象的聚类划分。实验结果表明该算法是有效可行的。     

基于GMM的文本规则挖掘的粗糙集方法研究

领域文本具有结构复杂、相似性高以及动态变化等特点,且存在着连续型与离散型并存的混合数据,这在一定程度上限制了知识发现方法对文本规则的挖掘效率。针对这一问题,该文提出了基于GMM与粗糙集的文本规则挖掘方法。该方法首先根据目标数据的属性类型构造信息表;然后利用高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)聚类算法对连续数据进行聚类划分,依此对数据进行离散化及状态约简,并生成决策表;最后利用粗糙集理论对决策表进行属性约简,通过约简表对决策规则进行提取。实验结果表明: 相比于传统的方法,该文方法拥有更高的抽取精度以及较强的属性约简能力,其信息抽取的平均准确率与F₁值能够达到95.0%和95.7%。     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容.为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表.最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的.     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法。该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表。最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的。     

粗糙集理论中的离散化问题

一引言数据分析及数据挖掘,是一个重要的正在迅速发展的研究课题。波兰科学家Z.Pawlak于1982年提出的粗糙集(Rough Set)理论正是解决这一问题的新理论,它可用于处理决策信息表中的不确定知识,并用规则的形式表达,是一种有效的知识获取工具。在Roughset中,数据约简是非常重要的,包括属性约简和值约简。运用粗糙集理论处理决策表时,要求决策表中各值     

Three-way decision reduction in neighborhood systems

Rough set reduction has been used as an important preprocessing tool for pattern recognition, machine learning and data mining. As the classical Pawlak rough sets can just be used to evaluate categorical features, a neighborhood rough set model is introduced to deal with numerical data sets. Three-way decision theory proposed by Yao comes from Pawlak rough sets and probability rough sets for trading off different types of classification error in order to obtain a minimum cost ternary classifier. In this paper, we discuss reduction questions based on three-way decisions and neighborhood rough sets. First, the three-way decision reducts of positive region preservation, boundary region preservation and negative region preservation are introduced into the neighborhood rough set model. Second, three condition entropy measures are constructed based on three-way decision regions by considering variants of neighborhood classes. The monotonic principles of entropy measures are proved, from which we can obtain the heuristic reduction algorithms in neighborhood systems. Finally, the experimental results show that the three-way decision reduction approaches are effective feature selection techniques for addressing numerical data sets.     

不完备邻域决策粗糙集的最小化代价属性约简算法

目前的决策粗糙集研究主要集中在完备离散型信息系统,很少有对不完备连续型数据进行研究,考虑这一问题,提出一种不完备邻域决策粗糙集模型。首先在不完备连续型数据中引入了不完备邻域关系,然后利用该二元关系对传统的决策粗糙集进行重构,一种称之为不完备邻域决策粗糙集的模型被提出,同时基于决策代价原则,进一步地提出了最小化决策代价的属性约简算法。最后通过实验表明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。     

基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简

属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基于此给出邻域粗糙联合熵、邻域粗糙条件熵和邻域粗糙互信息熵等概念.邻域粗糙互信息熵是评估属性集相关性的一种重要的方法,具有非单调性变化的特性,对此,提出一种基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简算法.实验分析表明,所提出算法不仅比目前已有的单调性属性约简算法具有更优越的属性约简结果,而且具有更高的约简效率.     

基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法

属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。     

基于投票式属性重要度的快速属性约简算法

作为经典Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效处理数值型的数据。但是,因为引入了邻域粒化的概念,所以邻域实数空间下的计算量要比经典离散空间下的计算量大得多。对于邻域粗糙集算法而言,能够有效且快速地找到数据集的属性约简是十分有意义的。为此,针对现有算法中属性重要度定义的不足,首先提出了一种改进的投票式属性重要度,然后进一步提出了一种基于投票式属性重要度的快速属性约简算法。实验证明,与现有算法相比,在保证分类精度的前提下,该算法能更快速地得到属性约简。     

变精度下不完备邻域决策系统的属性约简算法

邻域粗糙集模型在处理完备的数值型数据中得到广泛应用,但针对不完备的数值型和符号型混合数据进行属性约简的讨论相对较少。为此,首先结合邻域粗糙集给出了可变精度模型下不完备邻域决策系统的上、下近似算子及属性约简;然后通过邻域粒化的方法构建了广义邻域下可变精度的粗糙集模型,并提出了一种属性重要度的评价方法;在此基础上,设计出了面向不完备邻域决策系统的属性约简算法,该算法可直接处理不完备的数值型和符号型混合数据;最后,通过实例分析验证了本文提出的算法能够求解出变精度下不完备邻域决策系统的属性约简结果。     

信息增益混合邻域粗糙集的肺部肿瘤高维特征选择算法

针对冗余属性和不相关属性过多对肺部肿瘤诊断的影响以及Pawlak粗糙集只适合处理离散变量而导致原始信息大量丢失的问题,提出混合信息增益和邻域粗糙集的肺部肿瘤高维特征选择算法(Information gain-neighborhood rough set-support vector machine,IG-NRS-SVM)。该算法首先提取3 000例肺部肿瘤CT图像的104维特征构造决策信息表,借助信息增益结果选出高相关的特征子集,再通过邻域粗糙集剔除高冗余的属性,通过两次属性约简得到最优的特征子集,最后采用网格寻优算法优化的支持向量机构建分类识别模型进行肺部肿瘤良恶性的鉴别。从约简和分类识别两个角度验证方法的可行性与有效性,并与不约简算法、Pawlak粗糙集、信息增益和邻域粗糙集约简算法进行对比。结果表明混合算法精确度优于其他对比算法,精确度达到96.17%,并且有效降低了时间复杂度,对肺部肿瘤计算机辅助诊断具有一定的参考价值。     

基于邻域近似条件熵的启发式属性约简

目前粗糙集的研究局限于有限集,且现有的邻域粗糙集属性约简算法中属性重要性度量方式单一。针对邻域粗糙集存在的问题,提出了基于无限集的邻域近似条件熵模型。该模型以邻域近似条件熵下的属性重要度为启发条件,构造了一种基于邻域近似条件熵的前向贪心搜索属性约简算法。利用熵的单调性,证明了算法的正确性,并分析了算法的时间复杂度。通过实例分析和多个UCI数据集上的实验表明,所提出的算法是可行的,能有效减少属性数量,与现有的算法相比,不仅能够获得较小的属性约简结果,而且具有较好的分类性能。