基于信息熵的粗糙集连续属性离散检验算法

• 作者: 杨海鹏
• 来源期刊: 湖南城市学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息熵 粗糙集 连续属性 离散检验
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与信息科学
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3886字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7304.2020.01.0012

摘要

为提高大数据粗糙集挖掘能力,提出基于信息熵的粗糙集连续属性离散检验算法﹒在云计算环境下进行粗糙集连续属性大数据挖掘,采用特征空间重组方法进行粗糙集连续属性离散数据的模糊特征重构,提取粗糙集连续属性离散数据的信息熵,并得到其分布序列特征;对所提取的信息熵进行聚类分析,采用空间决策树模型,获取离散数据闭繁项关联分析度量;通过数据特征权重的决策树分布特征量化集,得到粗糙集连续属性离散数据空间重组;采用大数据挖掘方法,将离散数据空间重组的信息融合,得到优化的粗糙集和连续属性离散数据检验输出;根据粗糙集连续属性的融合结果,实现离散检验优化﹒仿真结果表明:在迭代次数为400时,收敛程度为0.265%,远远高于其它方法,证明采用该方法进行粗糙集连续属性离散检验的数据聚类性较好﹒

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨海鹏	吉林工程技术师范学院信息工程学院	9	32	4.0	5.0