基于邻域粗糙集的连续值分布式数据属性约简

• 作者: 王凯 胡军
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 连续值 分布式数据 属性约简 邻域粗糙集 分布式决策信息系统
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 785-791
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2017.06.012

摘要

为了去除系统中的冗余属性,保持系统的分类能力,研究了连续值分布式数据的属性约简.给出了连续值分布式决策信息系统中邻域粗糙集的定义,讨论了分布式连续值决策信息系统中正域计算的可分解性.以保持分布式决策信息系统的正域不变为前提,探讨了分布式决策信息系统中属性的可约性,提出了分布式连续值决策信息系统的属性约简算法.为了验证该算法的有效性,在7份数据集上进行了3组实验.实验使用提出的算法对分布式数据进行属性约简,进而采用加权集成的方式进行分类测试.实验结果表明,该算法能够有效去除连续值分布式数据中的冗余属性,使得约简后的连续值分布式数据的集成分类能力与约简前相差不大.甚至更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡军	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	33	569	10.0	23.0
2	王凯	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	7	21	3.0	4.0