不同度量下集成属性选择器的对比研究

• 作者: 亓慧 史颖
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 属性约简 近似质量 条件熵 邻域决策错误率 粗糙集
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 848-853
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2019.09.18.001

摘要

研究分析了集成属性选择器在不同度量下的分类表现.借助邻域粗糙集,应用3种不同的度量-局部近似质量、局部条件熵、局部邻域决策错误率,构建不同的集成属性选择器.在6组UCI数据集上的实验结果表明,相比于局部近似质量与局部条件熵,在使用局部邻域决策错误率时,对应的集成属性选择器最多能提升将近36％的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	亓慧	太原师范学院计算机科学与技术系	18	63	4.0	7.0
2	史颖	太原师范学院计算机科学与技术系	4	6	1.0	2.0