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基于聚类粒化信息指数的非单调属性约简算法
《昆明理工大学学报（自然科学版）》2023年第3期72-84,共13页李艳 范斌 吴晓雪 
国家自然科学基金项目(61976141)。
粗糙集框架下连续值数据属性约简主要基于模糊粗糙集和邻域粗糙集方法,计算代价较高.为提高约简效率,基于聚类和信息熵理论提出了聚类粒化信息指数和聚类互信息等概念,理论上证明了聚类互信息具有非单调性,在此基础上设计了相应的属性...
关键词：连续值数据 属性约简 聚类粒化 非单调性 约简效率 
基于聚类粒化和簇间散度的属性约简算法被引量：2
《计算机应用》2022年第9期2701-2712,共12页李艳 范斌 郭劼 
国家自然科学基金资助项目(61976141)。
属性约简是粗糙集理论中的研究热点,对连续值数据进行属性约简的算法大多基于优势关系或邻域关系。然而连续值数据集的属性不一定具有优势关系;而基于邻域关系的属性约简算法虽然可以通过邻域半径调整粒化程度,不过由于各属性量纲不同...
关键词：连续值数据 粗糙集 属性约简 聚类粒化 Jensen-Shannon散度 
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