基于覆盖算法的条件信息熵表示及属性约简  

Conditional information entropy based on covering algorithm and attributes reduction

作　　者：单雪红[1,2] 吴涛[2,3] 李国成[2] 

机构地区：[1]宿州学院数学系,安徽宿州234000 [2]安徽大学数学科学学院,合肥230039 [3]安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室,合肥230039

出　　处：《计算机工程与应用》2009年第31期115-117,124,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家重点基础研究发展规划(973)No.2004CB318108;No.2007BC311003);国家自然科学基金No.60675031;中国博士后基金面上项目(No.20070411028);安徽省高等学校省级自然科学研究项目(No.KJ2008B093;No.KJ200845ZC);安徽大学学术创新团队和安徽大学人才队伍建设经费资助~~

摘　　要：利用覆盖算法对数据进行处理,得到论域U的一个划分,定义一种基于覆盖的条件信息熵,由新的条件信息熵定义新的属性重要性,并证明了对于一致决策表,它与代数定义下的重要性是等价的。以新的属性重要性为启发信息设计约简算法,并给出计算新的条件信息熵的算法。实验结果表明该约简算法能快速搜索到最优或次优约简。Processing data can be partitioned using covering algorithm.In this paper,a new concept of conditional information entropy is put forward,and then the new significance of an attributes is defined based on this entropy.In a consistent decision table,the equivalence between algebraic significance and conditional information entropy significance of attributes is proved.But it is incorrect in the inconsistent decision table.A heuristic algorithm for knowledge reduction is designed.The experimental results show that this algorithm can find the minimal or optimal reduction.

关 键 词：覆盖算法 ROUGH集理论 知识约简 条件信息熵 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]