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值约简是粗糙集理论的一个重要研究课题。而现有的很多值约简算法。在执行效率上还有待提高。通过对现有的启发式值约简算法的研究,提出了一种新的基于属性值重要性的粗糙集值约简算法,并通过实例分析验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。 相似文献
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本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。 相似文献
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基于粗糙集的一种属性值约简算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
吴尚智 《计算机应用与软件》2009,26(2)
阐述粗糙集理论的基本概念,并且对属性约简和值约简算法进行研究,提出了一种基于粗糙集的属性值约简算法.通过实例介绍该算法的应用.研究表明,该算法不仅能得到最佳的决策规则,而且能够大大降低信息系统所需的存储空间,该算法可以解决各种有关的实际问题. 相似文献
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粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。设计了一个基于粗糙集的客户分类模型,并利用粗糙集的知识约简和决策规则提取算法对超市客户进行了分析。通过决策表约简,剔除冗余属性、消除过剩规则。最后得出了属性约简的最小化结果以及决策规则。 相似文献
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一种基于一致性准则的属性约简算法 总被引:3,自引:0,他引:3
粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要针对离散值属性的约简,面向连续值属性的约简报道较少.为此,在引入新的对象一致性定义后,提出一种新的基于一致性准则的属性约简模型,该模型可针对离散或连续值属性进行有效的约简,是经典粗糙集属性约简模型的有效推广.依据新模型,提出了一种基于一致性准则的属性约简算法,该算法可有效进行连续值属性的约简,且通过错分对象数的控制可有效增强属性约简的有效性.理论分析和实验表明提出的算法是有效可行的. 相似文献
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基于属性值重要性的Rough集值约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
值约简是Rough集理论的一个重要研究课题。很多学者对它进行了研究并提出了不同的值约简算法,但是在执行效率上还有待提高。在启发式值约简算法基础上,结合属性值的重要性,提出了一种改进的基于属性值重要性的Rough集值约简算法,该算法在执行效率上有很大的提高,通过实例分析验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于Rough Set理论的一种属性值约简算法 总被引:2,自引:0,他引:2
属性值的约简是Rough Set理论的核心内容之一。它的口的就是在保持规则集的分类能力的条件下,删除多余属性值,进一步简化规则集。从而,得到最小的知识库。本文针对Rough Set理论中值约简这个重要问题进行了研究,提出了一种利用决策规则质量的属性值约简算法。该算法比现有的值约简算法更简化,并用实验证明了其有效性。 相似文献
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基于规则综合质量的属性值约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
属性值约简是粗集理论的核心内容之一.将属性值约简和数据挖掘相结合,给出支持度、置信度、覆盖度的定义.在此基础上,提出了一种新的属性值约简算法一基于规则综合质量的属性值约简算法.通过算法复杂度分析说明,该算法在一定程度上解决了属性值约简的NP难问题.实例仿真表明该算法在解决一些相关实际问题方面是可行的,具有一定的实用价值. 相似文献
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属性值约简是粗糙集理论的核心内容之一。该文将属性值约简和数据挖掘相结合,给出了支持度、置信度、覆盖度的定义。在此基础上,提出了一个新的属性值约简算法—基于决策规则质量的属性值约简算法。通过算法复杂度分析说明,该算法在一定程度上解决了属性值约简的NP难问题。实例仿真表明该算法在解决一些相关实际问题方面是可行的,具有一定的实用价值。 相似文献
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传统的粗糙集理论主要是针对单层次决策表的属性约简和决策规则获取研究.然而,现实中树型结构的属性值分类是普遍存在的.针对条件属性具有属性值分类的情况,结合全子树泛化模式,提出一种多层次粗糙集模型,分析决策表在不同层次泛化空间下相关性质.结合基于正区域的属性约简理论,提出属性值泛化约简概念讨论二者之间的关系,同时证明求解泛化约简是一个NP Hard问题.为此,提出一种基于正区域的的启发式泛化约简算法,该算法采用自顶向下逐步细化搜索策略,能够在保持原始决策表正区域不改变的前提下,将决策表所有属性值泛化到最佳层次.理论分析和仿真实验表明,泛化约简方法能提高知识发现的层次和泛化能力. 相似文献