基于样例选取的属性约简算法

作     者：王熙照 王婷婷 翟俊海 Wang Xizhao;Wang Tingting;Zhai Junhai

作者机构：河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与计算机学院河北保定071002 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2012年第49卷第11期

页      面：2305-2310页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 0839[工学-网络空间安全] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61170040) 河北省自然科学基金及高校科技重点项目(F2010000323 ZD2010139) 

主　　题：信息系统 样例选取 粗糙集 差别矩阵 属性约简 

摘      要：计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差别矩阵的存储成为其应用的瓶颈.针对这一问题,提出了一种基于样例选取的属性约简算法,算法分为3步:首先从样例集中挑选出重要的样例;然后用选出的样例构造差别矩阵;最后计算信息系统的所有约简.实验结果显示,当处理大型数据库时,新算法能有效地减少存储空间和执行时间.