信息观下批增量式属性约简算法

• 作者: 任密蜂 张扩 续欣莹 阎高伟
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 邻域系统 信息观 批增量式属性约简算法 粗糙集
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 第六届中国数据挖掘会议论文选登
• 页码范围: 357-370
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2016.03.004

摘要

邻域系统是一种数值信息粒度计算模型,该模型可以直接分析数值型数据,拓展了经典粗糙集理论的应用范围.邻域系统中现有的增量算法基本上都是从代数观下分析其变化情况.文章从信息观角度出发,分析了当批量增加样本后,新条件熵的变化机制,并分析出决定条件熵变化的是新增批量样本的不一致邻域,进而导致约简集的变化.基于此,提出一种信息观下批增量式属性约简算法,该算法只需找到新增的不一致邻域,并与新增样本一起进行约简,避免了有重复的约简,大大地减少了计算量,从而能够迅速得到更新后的约简集.最后分析了算法的复杂度,并且通过相关的实验验证了本文算法的有效性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	续欣莹	太原理工大学信息工程学院	45	318	9.0	16.0
2	阎高伟	太原理工大学信息工程学院	58	223	8.0	12.0
3	任密蜂	太原理工大学信息工程学院	10	15	2.0	3.0
4	张扩	太原理工大学信息工程学院	5	25	3.0	5.0