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摘要:
文章给出了一个基于粗糙集理论的属性相关性的新定义,并在此基础上给出了基于属性相关性的属性约简新方法.本算法不但能过滤掉属性集合中的无关属性,而且能有效地找到属性集合中的冗余属性,从而得到满意的属性约简.对UCI机器学习数据集的测试结果也验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于属性相关性的属性约简新方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粗糙集 属性约简 冗余属性 属性相关性
年,卷(期) 2005,(28) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 55-57
页数 3页 分类号 TP181
字数 3404字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.28.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王建民 清华大学软件学院 123 1523 19.0 34.0
2 何华灿 西北工业大学计算机科学与工程系 181 1581 19.0 32.0
3 张静 西北工业大学计算机科学与工程系 61 462 10.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
属性约简
冗余属性
属性相关性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
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