一种基于条件信息熵的多目标代价敏感属性约简算法的研究

• 作者: 徐冰心 陈慧萍
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 代价敏感学习 粗糙集 属性约简 测试代价 延迟代价
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 4177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2014.02.015

摘要

代价敏感学习是数据挖掘和机器学习领域的重要课题.已有的研究方法多数针对单目标进行优化,并不适用于多目标代价敏感问题的解决.因此通过分析基于粗糙集领域的单目标代价敏感属性约简问题,定义了多目标代价敏感属性约简问题,并设计了一种简单高效的算法.在4个UCI数据集上的实验结果表明,该算法能获得令人满意的帕累托最优解集,以辅助用户进行方案的选择.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈慧萍	河海大学物联网工程学院	40	475	13.0	20.0
2	徐冰心	河海大学物联网工程学院	1	1	1.0	1.0