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山西大学学报(自然科学版) 2020年第4期43卷 795-802页

作者：李法朝任夜星靳晨霞河北科技大学理学院河北科技大学经济管理学院

属性约简是数据挖掘领域中的研究热点,如何获得属性个数较少的约简是学术界广泛关注的研究内容。文章以属性区分能力为背景,针对添加式属性约简集的获取问题,提出了综合依赖度和单属性辨识矩阵的概念,讨论了综合依赖度的性质和作用特征... 详细信息

属性约简是数据挖掘领域中的研究热点,如何获得属性个数较少的约简是学术界广泛关注的研究内容。文章以属性区分能力为背景,针对添加式属性约简集的获取问题,提出了综合依赖度和单属性辨识矩阵的概念,讨论了综合依赖度的性质和作用特征,给出了基于单属性辨识矩阵的综合依赖度的递进式计算方法,设计了一种基于双属性综合依赖度的属性约简算法。进而结合具体算例和几个常用的UCI数据集分析了属性约简算法的特点和性能。实验结果表明,与逐次添加一个属性的约简算法相比,新算法更容易获得属性个数较少的约简集,计算复杂度基本相当。

关键词：属性约简综合依赖度区分能力单属性辨识矩阵核心属性

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基于依赖度的属性约简方法研究

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作者：任夜星河北科技大学

学位级别：硕士

属性约简是目前数据挖掘领域中广泛关注的研究内容,众多学者基于分辨矩阵对如何获取约简做了大量的研究,但由于分辨矩阵有着存储空间大、生成效率低的问题,所以这类属性约简算法仍然不够高效。因此,针对这个问题本文做了以下三方面的研... 详细信息

属性约简是目前数据挖掘领域中广泛关注的研究内容,众多学者基于分辨矩阵对如何获取约简做了大量的研究,但由于分辨矩阵有着存储空间大、生成效率低的问题,所以这类属性约简算法仍然不够高效。因此,针对这个问题本文做了以下三方面的研究:1)以属性区分能力为背景,首先提出了综合依赖度和单属性辨识矩阵的概念,由于单属性辨识矩阵的元素是0和1,这在一定程度上解决了上述问题。其次讨论了综合依赖度的性质和作用特征,给出了基于单属性辨识矩阵的综合依赖度的递进式计算方法,设计了一种基于双属性综合依赖度的属性约简算法。最后通过实例和实验验证了与逐次添加一个属性的约简算法相比,该算法更容易获得属性个数较少的约简集。2)在上述研究的基础上,为了进一步地提高算法的运行效率,本文提出了局部依赖度和单属性辨识矩阵的子矩阵的概念,并给出了基于子矩阵的局部依赖度的递进式计算方法,进而基于局部依赖度设计了一种属性约简算法,并通过实验验证了该算法的有效性。3)由于经典粗糙集不适用于处理数值数据,所以研究者们提出了覆盖粗糙集的概念。因此,本文在覆盖粗糙集的背景下,提出了ε-布尔辨识矩阵的概念,给出了依赖度和局部依赖度的计算方法,并讨论了它们的性质。最后基于依赖度和局部依赖度设计了两种属性约简算法,并通过实验验证了本文算法的有效性。

关键词：属性约简依赖度单属性辨识矩阵区分能力粗糙集

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