基于不一致邻域的批增量式属性约简

发布时间：2018-04-03 20:57

  本文选题：粗糙集　切入点：不一致邻域　出处：《计算机工程与设计》2017年06期

【摘要】：经典粗糙集仅能处理离散性数据,而邻域粗糙集通过运用距离函数解决了此局限性。基于此,提出一种信息观下批增量式属性约简算法。分析批量增加样本后新样本集下条件熵的变化机制,给出条件熵的计算公式;通过公式得出新加入样本的不一致邻域引起条件熵的变化,当新增样本加入到原样本集后,只需找到新增样本集的不一致邻域,与新增样本集一起进行约简,对原约简集进行冗余剔除,得到最终约简。该算法避免了有重复的约简,大大减少了计算量。将该算法应用到UCI数据集以及某单位的科技人才流动绩效评价指标体系中进行实验,实验结果验证了该算法的有效性和高效性。
[Abstract]:Classical rough sets can only deal with discrete data, but neighborhood rough sets solve this limitation by using distance function.Based on this, a batch incremental attribute reduction algorithm based on information view is proposed.The change mechanism of conditional entropy under the new sample set is analyzed, and the formula of conditional entropy is given, the change of conditional entropy caused by the inconsistent neighborhood of the new sample is obtained by the formula, when the new sample is added to the original sample set, the change of conditional entropy is obtained when the new sample is added to the original sample set.We only need to find the inconsistent neighborhood of the new sample set, reduce the original reduction set with the new sample set, and get the final reduction.The algorithm avoids the repeated reduction and greatly reduces the computational complexity.The algorithm is applied to the UCI data set and the performance evaluation index system of scientific and technological talent flow in a certain unit. The experimental results show that the algorithm is effective and efficient.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金项目(2014011018-2) 山西省回国留学人员科研基金项目(2013-033、2015-045)
【分类号】：TP18

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本文编号：1706883