邻域决策一致性的属性约简方法研究

• 作者: 徐苏平 李智远 杨习贝 王平心 陈向坚
• 来源期刊: 河南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 邻域分类器 邻域决策错误率 邻域决策一致性 约简
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16366/j.cnki.1000-2367.2017.05.012

摘要

基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.