基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法

• 作者: 刘遵仁 吴耿锋
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 邻域粗糙模型 决策依赖度 固有维数估算 极大似然估计法 粒子群优化算法 粒子群快速约简算法
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 268-271,317
• 分类号: TP391
• 字数: 5343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.10.061

摘要

根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA.通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA.利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的.详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响.实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耿锋	上海大学计算机工程与科学学院	96	1482	18.0	35.0
2	刘遵仁	上海大学计算机工程与科学学院	19	93	5.0	9.0