基于AIC的粗糙集择优方法

发布时间：2020-11-14 06:59

　　 如今,随着科学技术的日益发展,每时每刻都会产生出大量的数据,这些数据类型变得越来越复杂,规模也越来越大,形成了大量的复杂、异构的高维海量数据。数据已经在社会经济、政治、环境卫生和人类生产生活等各个领域成为了知识信息的主要载体,而数据挖掘正是在人类这种从数据中获取有用知识的迫切需求下产生的。粗糙集算法作为常用的数据挖掘分类方法之一,由Pawlak引入,其分类规则易于理解,不受数据分布制约,现已应用于交通运输、生物科学、人工智能等很多领域。粗糙集的理论研究也不断深入,涉及到粗糙集构造算法的完善,针对不确定性和模糊性等数据问题的算法等。对于同一数据集,采用不同的粗糙集构造算法,所得到的分类规则并不总是一样的,如何选择出高预测准确度的粗糙集,在应用中具有重要的理论价值和实践意义。现有的粗糙集优良性评估标准主要是误判率。然而,粗糙集的误判率最低,并不意味着它的预测准确度最高。特别是,当多个粗糙集的误判率差异小时,误判率标准并不总是能够选出最高预测准确度的粗糙集。鉴于此,引入一种基于AIC信息准则的粗糙集择优方法,利用粗糙集的分类规则构造解释变量,将其表达为Logistic模型,将拟合模型的AIC值作为该粗糙集的AIC值,进行分类规则选择。AIC数值小的粗糙集往往比AIC数值大的粗糙集具有更高的预测准确度。随机模拟结果表明,采用基于AIC信息准则的粗糙集择优方法能够筛选出高预测准确度的粗糙集,其择优效果有时会高于基于误判率的粗糙集择优方法。特别是,当多个粗糙集的误判率差异小时,新方法更可能选出最高预测准确度的粗糙集。
【学位单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：C81
【文章目录】：
内容摘要
Abstract
第1章 导论
    1.1 研究背景与研究意义
    1.2 粗糙集理论研究综述
        1.2.1 粗糙集理论及其发展
        1.2.2 粗糙集选择
    1.3 研究内容与结构
    1.4 本文创新点
第2章 粗糙集构造算法
    2.1 基于最大概率的粗糙集算法
    2.2 基于贝叶斯的粗糙集算法
第3章 基于AIC准则的粗糙集择优方法
    3.1 AIC信息准则
    3.2 新粗糙集择优方法的研究思路
    3.3 基于AIC准则的粗糙集择优方法
第4章 新粗糙集择优方法的应用分析
    4.1 Abalone数据集的粗糙集择优
    4.2 Affairs数据集的粗糙集择优
    4.3 Breastcancer数据集的粗糙集择优
    4.4 Haberman数据集的粗糙集择优
    4.5 Ionosphere数据集的粗糙集择优
    4.6 Transfusion数据集的粗糙集择优
    4.7 结果汇总分析
第5章 结论
参考文献
后记

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本文编号：2883218