基于Rough Sets的特征选择研究进展

• 作者: 李超伟 梁吉业 魏巍
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 粗糙集 属性约简 区分矩阵 启发式搜索
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 211-218
• 分类号: TP18
• 字数: 7210字
• 语种: 中文

摘要

特征选择是机器学习领域中的重要研究问题.作为一种重要的特征选择方法,属性约简正在受到越来越多的关注,在许多应用领域已经得到了广泛应用.文章对基于Rough Sets理论的特征选择算法作了系统的回顾和分析,具体包括启发式属性约简、基于区分矩阵的属性约简和扩展粗糙集模型的属性约简三个方面.此外,论文还给出了粗糙特征选择算法的几种常见应用,并对该领域的进一步发展进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁吉业	山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室	114	1486	21.0	34.0
5	李超伟	山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室	1	4	1.0	1.0
9	魏巍	山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室	13	82	5.0	8.0