属性重要度

作品数：247被引量：1176H指数：16
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基于优化可辨识矩阵和改进差别信息树的属性约简算法被引量：3
《计算机科学》2020年第3期73-78,共6页徐怡 唐静昕 
国家自然科学基金(61402005);安徽省自然科学基金(1308085QF114);安徽省高等学校省级自然科学基金(KJ2013A015)~~
运用可辨识矩阵表示信息系统中所有对象的区分信息,为研究属性约简提供了新方向。然而,传统的可辨识矩阵在构造结束后才利用核属性消除冗余元素项,忽略了核属性在矩阵构建过程中的作用。针对这一问题,文中做了以下研究:1)优化可辨识矩...
关键词：粗糙集 属性重要度 可辨识矩阵 属性约简 差别信息树 
基于属性重要度的变精度邻域粗糙集属性约简算法被引量：10
《计算机科学》2019年第12期261-265,共5页郑文彬 李进金 何秋红 
国家自然科学基金项目(11871259);国家自然科学青年基金项目(11701258);福建省自然科学基金项目(2019J01749)资助
邻域粗糙集理论主要用于知识发现、属性选择、决策分析和数据挖掘等领域,能够根据数据的特点选择合适的离散化策略,在处理模糊和不确定性知识方面表现良好。但是,传统粗糙集属性约简算法存在难以确保获得约简、约简后的粗糙集属性识别...
关键词：属性重要度 变精度邻域 粗糙集 属性约简 多叉树 
基于投票式属性重要度的快速属性约简算法被引量：5
《计算机科学》2018年第7期197-201,229,共6页王蓉 刘遵仁 纪俊 
国家自然科学基金项目(61503208)资助
作为经典Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效处理数值型的数据。但是,因为引入了邻域粒化的概念,所以邻域实数空间下的计算量要比经典离散空间下的计算量大得多。对于邻域粗糙集算法而言,能够有效且快速地找到数据集的属性约简是十分...
关键词：域粗糙集 属性约简 投票 属性重要度 
基于属性重要度的决策树算法被引量：11
《计算机科学》2017年第B11期129-132,共4页王蓉 刘遵仁 纪俊 
国家自然科学基金项目(61503208)资助
传统的ID3决策树算法存在属性选择困难、分类效率不高、抗噪性能不强、难以适应大规模数据集等问题。针对该情况,提出一种基于属性重要度及变精度粗糙集的决策树算法,在去除噪声数据的同时保证了决策树的规模不会太庞大。利用多个UCI标...
关键词：决策树 属性重要度 变精度粗糙集 属性约简 数据挖掘 
基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简被引量：3
《计算机科学》2015年第6期282-287,共6页惠景丽 潘巍 吴康康 周晓英 
国家自然科学基金资助项目(61070049;61202027);国际科技合作项目(2012D FA11340);北京市自然科学基金资助项目(4122015);电子系统可靠性技术北京市重点实验室2012年阶梯计划项目(Z121101002812006)资助
在分析邻域粗糙集模型弊端的基础上,提出了非对称变邻域粗糙集模型,并以全局属性重要度为启发条件,构造了基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简的启发式算法。利用6个UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,结果表明,该模型不仅可以...
关键词：邻域粗糙集 全局定邻域 非对称变邻域 全局属性重要度 
一种基于区分矩阵的属性组合权重构造方法被引量：10
《计算机科学》2014年第11期273-277,共5页叶军 王磊 
国家自然基金地区科学基金项目(61363047);国家自然基金(61461032);江西省自然基金(2011ZBAB201005);南昌工程学院青年基金项目(2010KJ019)资助
详细分析了以基于Pawlak的属性重要度来构造属性权重的方法存在的问题,给出了一种基于区分矩阵的属性重要度的定义方法,并且得到了该定义方法的一些重要性质。在此基础上提出了一种新的信息系统属性权重构造方法,新方法是以条件属性在...
关键词：粗糙集 区分矩阵 属性重要度 权重 
基于粒计算的属性约简改进算法被引量：8
《计算机科学》2014年第B11期313-315,346,共4页唐孝 舒兰 
四川师范大学科研项目(13KYL15)资助
粒计算是基于问题求解、模式分类及信息处理的多层次粒结构分析方法,它是粗糙集、模糊集、数据挖掘以及人工智能等多领域交叉的一门新学科。在讨论知识粒度的基本概念和性质后,介绍了通过计算属性对约简核的重要度SigCore(A)(a)来进行...
关键词：粒计算 知识粒度 属性重要度 属性约简 
一种基于邻域距离的聚类特征选择方法被引量：9
《计算机科学》2012年第1期175-177,共3页秦奇伟 梁吉业 钱宇华 
针对高维复杂的符号数据集在聚类中的聚类效果差和计算耗时过大的问题,首先提出了一种基于邻域距离的无监督特征选择算法,然后在选择到的特征子集上进行重新聚类,从而有效提高了聚类结果的精度,降低了聚类计算的计算耗时。实验结果表明...
关键词：特征选择 聚类计算 邻域距离 属性重要度 
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