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典型文献
基于粒化可拓决策的属性约简算法研究
文献摘要:
针对传统属性约简算法利用等价关系计算过程烦琐、运行时间较长的问题,定义能体现属性间相关程度的绝对关联度,提出一种基于粒化可拓决策的属性约简算法.首先,利用K-means聚类算法,对原始数据集进行粒化,得到各簇中心;其次,运用可拓决策理论确定经典域、节域和待评物元,通过计算各簇中属性之间的关联度构建指示矩阵,并计算各属性的指示值;最后,根据指示值,从大到小依次选择属性,实现样本集属性约简.实验结果表明,算法运算速度较快,约简后对数据集分类精度影响小,部分数据集分类精度有所提升,验证了算法的有效性.
文献关键词:
属性约简;粒化;K-means聚类;可拓决策;关联度
作者姓名:
王君宇;杨亚锋;赵佳亮;代琪;李丽红
作者机构:
华北理工大学 理学院 河北 唐山 063210;河北省数据科学与应用重点实验室 河北 唐山 063210;唐山市工程计算重点实验室 河北 唐山 063210;中国石油大学(北京) 自动化系 北京 102249
引用格式:
[1]王君宇;杨亚锋;赵佳亮;代琪;李丽红-.基于粒化可拓决策的属性约简算法研究)[J].郑州大学学报(理学版),2022(05):72-81
A类:
可拓决策
B类:
粒化,属性约简,简算,算法研究,统属,法利,等价关系,烦琐,运行时间,绝对关联度,means,聚类算法,原始数据,簇中心,决策理论,示值,选择属性,样本集,分类精度,精度影响
AB值:
0.31341
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