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属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点.为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解.文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法.对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高.此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题. 相似文献
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一种新的完全决策表属性约简的高效算法 总被引:2,自引:2,他引:2
属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点。为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高。此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点.为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解.文中研究了不完全决策表的属性约简,提出了对不完全决策表的一种基于信息熵的属性约简算法,并通过例子说明算法的具体过程和验证了算法的可行性.对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种高效的算法,这样就相应地提高了属性约简算法的效率. 相似文献
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分析HORAFA算法和HORAFA-A算法的不足,给出一种获得最优约简的启发式算法.算法以核属性为初始约简集,以属性频率为启发式信息,选择必要的属性加入约简集.该算法不仅适用于相容决策表系统,也适用于不相容决策表系统;同时,改进了反向消除方法,可以更快速地删除多余条件属性.实验表明,该算法是正确的,并且效率优于HORAFA-A算法. 相似文献
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不完全决策表的一种信息熵属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点。为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简,提出了对不完全决策表的一种基于信息熵的属性约简算法,并通过例子说明算法的具体过程和验证了算法的可行性。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种高效的算法,这样就相应地提高了属性约简算法的效率。 相似文献
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数据挖掘是一种重要的数据分析方法,决策树是数据挖掘中的一种主要技术,如何构造出最优决策树是许多研究者关心的问题。本文通过Rough集方法对决策表进行属性约简和属性值约简,去除决策表中与决策无关的冗余信息。在简化的决策表基础上构造近似最优决策树,本文给出了近似最优决策树的生成算法,并通过实例说明。 相似文献
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基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
张长胜 《计算机工程与应用》2012,48(35):110-113,117
对于决策表中存在对象动态变化的现象,当利用静态的属性约简算法处理这类决策表时算法效率并不理想,为了有效提高增量属性约简算法的效率,对决策表进行了简化,并证明了基于简化区分矩阵的属性约简与基于区分矩阵的属性约简是一致的,在利用原的属性约简的基础上,提出了一种基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法,通过实例分析说明算法的有效性和可行性。 相似文献
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贾俊芳 《计算机工程与应用》2011,47(8):44-46
序决策表中的知识约简越来越受到关注,在优势类和知识粒度的基础上,引入了序决策表中的一种知识相对粒度,度量了属性集在序决策表中的相对不确定性,进而给出了属性相对重要度的定义。并设计了序决策表的一种启发式属性约简算法,通过实例分析和验证了算法的有效性。 相似文献
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知识约简的一种启发式算法 总被引:346,自引:1,他引:345
知识约简是Rough Set理论研究中的核心内容之一,现已证明了寻找决策表的最小约简是NP-hard问题,文中首先从信息的角度,对决策表中属性的重要性给出度量;在此基础上,提出了一种基于互信息的知识相对约简的启发式算法,并指出算法的复杂性是多项式的;最后,通过 相似文献
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一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法 总被引:9,自引:1,他引:9
属性约简是知识发现中的关键问题之一.为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简,在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子,将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息,来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响;并采用宽度优先搜索策略,提出了一种新的属性约简启发式算法.以原始条件属性集为起点并结合算子,通过向属性核的递减式逼近,得到属性的最小相对约简.实例分析表明,该算法能有效地对决策表属性进行约简. 相似文献
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基于区分能力的HU差别矩阵属性约简算法 总被引:2,自引:0,他引:2
将决策表属性区分能力大小与HU差别矩阵结合起来,建立起属性区别能力与该属性在HU差别矩阵中出现次数之间的关系.提出与HU差别矩阵属性约简相适应,只依赖于等价类基数计算的属性区分能力计算公式,得到HU差别矩阵约简的属性区分能力判定定理.定义了以属性区分能力为基础的属性相对重要性概念,提出以相对重要性为启发式信息的HU属性约简算法.由于该算法不必构造差别矩阵,只依赖于等价类基数的计算,从而大大提高了算法效率.数值算例和实验结果表明,该算法更有利于最优或次优约简结果的搜索. 相似文献
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粗糙集和信息熵的属性约简算法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述粗糙集理论和信息熵的基本概念,并为寻找属性约简的有效方法,提出一种基于粗糙集和信息熵的属性约简算法。在决策表中添加某个属性引起的互信息变化的大小,以反映该属性的重要性,并求相对约简。研究表明,该算法不仅能得到最优的决策规则,而且能够减少信息系统所需的搜索空间,得到更优的属性约简效果。 相似文献
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属性约简自寻优算法 总被引:25,自引:1,他引:24
属性约简是知识获取中的关键问题之一。为了能够较为有效地获得较优的属性约简,首先在粗糙集理论的基础上构造出了相对差异比较表,然后把它与启发性知识相结合分别设计出了3个算法:属性约简的改进算法(AR1),属性约简判定的完备算法(RJ)和属性约简的改进增强算法(AR2);接着,将这些算法作为子算法并吸收了基因算法的基本思想和模拟退火算法的具体操作,设计出了属性约简自寻优算法(ADSOA);最后,将该算法应用于中医类风湿关节炎诊断决策表的约简。实验结果表明,属性约简自寻优算法能够以较大的概率和较高的效率获得较优的属性约简,对于某些具体问题来说甚至能够获得最佳的属性约简;这也同时表明相对差异比较表的提出对于进一步构造效率更高的属性约简算法具有较大的实际意义。 相似文献
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利用覆盖算法对数据进行处理,得到论域U的一个划分,定义一种基于覆盖的条件信息熵,由新的条件信息熵定义新的属性重要性,并证明了对于一致决策表,它与代数定义下的重要性是等价的。以新的属性重要性为启发信息设计约简算法,并给出计算新的条件信息熵的算法。实验结果表明该约简算法能快速搜索到最优或次优约简。 相似文献
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在利用差别矩阵求解决策表的相对核方法中,针对HU方法的错误,人们提出了各种各样新的差别矩阵及求相对核的方法,但计算代价高.把决策属性与条件属性放在一起构造出一个新的差别矩阵,得到了差别矩阵的若干性质和定理.在此基础上提出了求决策表的正区域、相对核、相对约简和最小约简的新算法,分析了该算法的时间复杂性.理论分析和实例表明,与现有的属性约简算法相比,该算法的时间复杂性较低. 相似文献