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1、第30卷第9期计算机应用与软件Vo1.30No.92013年9月ComputerApplicationsandSoftwareSep.2013一种新的基于二进制分辨矩阵的属性约简方法陈宸赵军(重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065)摘要对基于二进制分辨矩阵的属性约简算法进行深入研究,分析对比几种典型的属性约简算法的性能。在此基础上提出一种基于二进制分辨矩阵的启发式算法。该算法以矩阵的行与列两个方向的特征作为度量属性重要性的依据,更有可能获得决策表的一个最优约简。实验结果表明,该算法有效地提高了约简性能和识别率。关键词粗糙集决策表属性约简二进制分辨矩阵属性重
2、要性中图分类号TP18文献标识码ADOI:10.3969/j.issn.1000—386x.2013.09.035ANEWATT砒BUTEREDUCTIoNMETHoDBASEDoNBINARYDISCERNIBILITYⅣ【ATRⅨChenChenZhaoJun(ChongqingKeyLaboratoryofComputationallatelligenee,ChongqingUniveni~ofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)AbstractFortheattributereductionalgor
3、ithmsbasedonbinarydiscernibilitymatrix,wemadeathoroughstudy,andanalysedandcomparedtheperformancesofseveraltypicalalgorithms.Basedonthat,weproposeanewheuristicalgorithm,whichisonthebasisofbinarydiscernibilitymatrixaswel1.Bytakingthecharacteristicsoftwodirectionsinrowsandcolumnsofthebinary
4、discernibilitymatrixasthebaseofmeasuringtheattributesignificance,thealgorithmismorelikelytogainanoptimalreductionofdecisiontables.Experimentalresultsshowthatthenewalgorithmeffectivelyimprovesthereductionperformanceandtherecognitionrate.KeywordsRoughsetDecisiontableAttributereductionBinar
5、ydiscernibilitymatrixAttributesignificance的属性中,选择一个使列方向上“I元素”总数最大的属性。文0引言献[18]提出了以列方向为主特征,行方向为辅助特征的策略;仅当属性在列方向上‘1’的总数相等时,再比较多行“1元素”波兰数学家Pawlak教授于20世纪80年代提出了粗糙集总数的大小。文献[19]定义了区分度和区分率的概念,并以此理论⋯,该理论是一种新型的处理不确定性、不一致和不完全作为属性重要性的度量公式;由于区分度表示的是属性的出现数据的数学工具,如今在模式识别、医疗诊断、金融分析等各个频率,区分率的计算涉及到统计多行“1
6、元素”的总数,因此该算领域都有着广泛的应用J。其中,属性约简是粗糙集理论模法本质上与文献[18]中的度量方式相同。文献[20]定义了型中的一个核心问题之一。所谓属性约简,就是在保持决策表“加权重要度”的概念,综合考虑了矩阵列与行两个方向的特分类或者决策能力不变的前提下,删除其中的冗余属性。已有征,并以此概念作为度量属性重要性的公式。相关文献证明求取决策表的最优约简是一个NP问题,因此以上度量属性重要性的方式中,文献[6—13]提出的仅以现今大多数算法都是基于启发式信息来获取决策表的一个最优矩阵列方向的特征来度量属性重要性的策略,这种方法仅考虑或次优约简,而为了在每一步中
7、总是加入或删除最合适的属性,了列方向对属性重要性的影响,而忽略了行方向的特征对属性因而如何对属性的重要性进行合理有效的度量成为属性约简算重要性的影响。文献[14—17]提出了以行方向为主特征、列方法研究的核心问题之一。向为辅助特征的算法策略,而研究表明行方向只是属性的次要分辨矩阵是由Skowron教授等人提出的应用于属性约简特性,因此此类算法的约简性能不佳。文献[18,19]提出的以中的一个代表方法。由于其简单、直观和易于理解的特性,被广列方向为主特征、行方向为辅助特征的算法策略,较好地解决了泛应用于属性约简方法中-20]。其中,文献[6
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