| 基于粒计算与区分能力的属性约简算法? |
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| 引用本文： | 冀素琴,石洪波,吕亚丽.基于粒计算与区分能力的属性约简算法?[J].模式识别与人工智能,2015(4). |
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| 作者姓名： | 冀素琴 石洪波 吕亚丽 |
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| 作者单位： | 山西财经大学 信息管理学院 太原030031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，山西省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 传统的属性约简方法将整个数据集一次性装入内存，很难适应大数据背景下的数据分析。为此文中提出基于粒计算与区分能力的属性约简算法。该算法运用统计学中的分层抽样技术，拆分原始大数据集为多个样本子集(粒)，在每个粒上运用属性的区分能力进行属性约简，最后将各粒约简结果进行加权融合，得到原始大数据集的属性约简结果。实验表明该算法对海量数据集进行属性约简的可行性和高效性。
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| 关 键 词： | 海量数据 粒计算 属性约简 分层抽样 区分能力 |
An Attribute Reduction Algorithm Based on Granular Computing and Discernibility |
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| JI Su-Qin,SHI Hong-Bo,Lü Ya-Li.An Attribute Reduction Algorithm Based on Granular Computing and Discernibility[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2015(4). |
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| Authors: | JI Su-Qin SHI Hong-Bo Lü Ya-Li |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Massive Dada Granular Computing Attribute Reduction Stratified Sampling Discernibility |
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