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南京大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 150-159页

作者：毛振宇窦慧莉宋晶晶姜泽华王平心江苏科技大学计算机学院镇江212003 江苏科技大学理学院镇江212003 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室漳州363000

在邻域粗糙集的研究中,往往借助给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化,需要注意的是,若给定的半径较大,则不同类别的样本将落入同一邻域中,易引起邻域中信息的不精确或不一致.为改善这一问题,已有学者给出了伪标记邻... 详细信息

在邻域粗糙集的研究中,往往借助给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化,需要注意的是,若给定的半径较大,则不同类别的样本将落入同一邻域中,易引起邻域中信息的不精确或不一致.为改善这一问题,已有学者给出了伪标记邻域的策略,然而无论是传统邻域还是伪标记邻域,都仅仅使用样本间的距离来度量样本之间的相似性,忽略了邻域信息粒内部不同样本所对应的邻域之间的结构关系.鉴于此,通过引入邻域距离度量,提出一种共现邻域的信息粒化机制,并构造了新型的共现邻域以及伪标记共现邻域粗糙集模型,在此基础上使用前向贪心搜索策略实现了所构造的两种模型下的约简求解.实验结果表明,与传统邻域关系以及伪标记邻域关系所求得的约简相比,利用共现邻域方法求得的约简能够在不降低分类器准确率的前提下产生更高的约简率.

关键词：粗糙集信息粒化邻域关系伪标记共现邻域

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属性约简下的集成分类方法研究

属性约简下的集成分类方法研究

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作者：毛振宇江苏科技大学

学位级别：硕士

随着科学技术的飞速发展与进步,我们正在慢慢进入一个数据时代,数据的规模正在呈现一个爆炸式增长,并且这些大规模数据中往往存在着大量的冗余信息以及一些噪声数据。面对这些冗余复杂、充满噪声的数据,如何进行高效的处理分析成为了关... 详细信息

随着科学技术的飞速发展与进步,我们正在慢慢进入一个数据时代,数据的规模正在呈现一个爆炸式增长,并且这些大规模数据中往往存在着大量的冗余信息以及一些噪声数据。面对这些冗余复杂、充满噪声的数据,如何进行高效的处理分析成为了关键。为了更好的处理这些复杂多样的数据,我们可以从三个方面着手:(1)针对高维数据,降低数据的属性维度,一般有属性约简方法;(2)针对噪声数据,直接从源头处找出这些噪声,从而减少噪声对后续数据处理分析的影响,一般有基于模型预测的噪声数据过滤方法;(3)针对多角度分析数据,可以结合多种学习器从不同视角来分析数据,一般有集成学习方法。本文在全面介绍了属性约简以及集成学习的基础上,从构建新型粗糙集模型开始,探索应对复杂多样数据的属性约简与分类方法,其中还考虑到噪声数据的影响,最后将属性约简运用到集成分类的过程之中。具体内容如下所示:(1)在邻域粗糙集中,往往借助给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化。若给定的半径较大,不同类别的样本将落入同一邻域中,易引起邻域中信息的不精确或不一致。为改善这一问题,已有学者给出了伪标记邻域的策略。然而邻域粗糙集和伪标记邻域粗糙集都仅仅使用样本间的距离来度量样本之间的相似性,忽略了邻域信息粒内部不同样本所对应的邻域之间的结构关系。鉴于此,通过引入邻域距离度量,提出了一种共现邻域的信息粒化机制,并构造了新型的共现邻域粗糙集模型以及伪标记共现邻域粗糙集模型。在此基础上,利用启发式近似质量约简算法实现了所构造的两种模型下的属性约简求解。实验结果表明,与传统邻域关系以及伪标记邻域关系所求得的约简相比,利用共现邻域方法求得的约简能够在不降低分类器准确率的前提下产生更高的约简率。(2)在实际生活应用中,噪声数据可能会广泛存在于数据集之中,如果对这些噪声数据直接进行属性约简,往往会产生各种各样的不利影响。因此我们将其分为噪声数据过滤阶段和属性约简阶段。首先在噪声数据过滤阶段,考虑不同样本周围邻居密度不同的情况,利用邻域思想并结合分类策略提出了一种度值噪声过滤方法;其次在属性约简阶段,利用随机约简可以得到多个有差异性的属性子集,从而对其进行集成学习的思想,提出了一种条件熵随机约简集成分类方法,该方法在传统启发式算法基础上,放宽约束条件,从而可以在一定范围内利用属性随机选择的方法获取多个不同的属性约简子集,随后利用这些属性子集在基分类器上的结果进行投票集成,得到最终的分类结果。实验结果表明,度值噪声过滤方法可以减少噪声数据带来的影响,提高分类器在噪声数据上的分类性能;并且对于后续提出的属性约简下的集成分类方法,不仅可以有效提升分类准确率,而且还可以保持一个较好的分类稳定性。

关键词：属性约简集成学习粗糙集共现邻域分类

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