基于熵的粗糙集属性简约算法  

Entropy Based Attribute Reduction Algorithms for Rough Sets

作　　者：李玉榕[1] 乔斌[2] 蒋静坪[2] 

机构地区：[1]福州大学电气工程系,福建福州350002 [2]浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027

出　　处：《电路与系统学报》2002年第3期8-12,共5页Journal of Circuits and Systems

基　　金：福建省自然科学基金项目资助(A0010006)

摘　　要：本文定义了四种条件熵,并在此基础上提出了四种基于熵的方法,以用于粗糙集数据分析中的属性简约。举例说明了这四种基于熵的属性简约算法各自的优缺点。最后对两个实际数据库进行了测试,结果表明了所提出的基于熵的属性简约算法的有效性。Four kinds of condition entropy are defined in this paper. Accordingly, four kinds of entropy based methods for the attribute reduction in the rough set data analysis are proposed. The advantages and disadvantages of these methods are explained by examples respectively. Two real world databases are tested, showing the validity of the entropy based attributes reduction algorithms.

关 键 词：熵 粗糙集 数据分析 属性简约 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]