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云模型为基础的聚类属性约简 评分:

云模型为基础的聚类属性约简,简化了算法,使算法在时间和空间都得到简化
2011-10-27 上传大小:326KB
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粗糙集约简算法的实现(代码)

粗糙集约简算法 主要是从别人那边搞来的,为了方便大家,作为研究中不停使用的粗糙集方面想必大家也是很头疼代码问题

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粗糙集属性约简

属性约简(Attribute reduction),又名特征选择,就是剔除冗余属性或冗余特征,起到降维作用,它是机器学习与模式识别等诸多领域中的重要研究课题。粗糙集(Rough Set)理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,其主要研究属性约简和规则提取。为此,基于粗糙集的属性约简技术研究成为当今研究热点。本报告根据自己所做的相关工作和发表的相关论文,主要讲解基于属性重要性的属性约简、基于属性相似度的属性约简和基于进化计算的高维属性约简等内容。

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属性约简matlab代码实现(基于粗糙集理论)

基于粗糙集理论求信息系统和决策系统的属性约简,代码有详细注释,能运行,希望和大家一起交流。

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粗糙集属性约简代码

这是一种粗糙集的分析方法,用于属性约简的启发式约简算法,

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基于信息熵的属性约简算法c/c++代码

基于信息熵的属性约简算法 将数据存保存在excel文件中(新建文件默认有三个表单,删除后两个,只保留第一个。) 然后文件另存为txt格式,保存类型为 文本文件(制表符分隔)(*.txt) 元组最大个数为200,属性个数为50.(可以修改源代码) 测试的例子一个是论文里的实例,一个是网上的实例。 网页保存为pdf在文件夹里 源代码打包在压缩包

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一篇很不错的关于属性约简的文章

为降低算法的时间复杂度, 引 入简化决策表的定义,设计了一个求简化决策表的算法,其时间复杂度为 O ( |C | |U | ) .以快速缩小简化决策表的搜索空间为目 的,定义了一个新的、 较为合理的、 度量属性的信息量,并给出了它的递归计算方法

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粗糙集理论实现属性约简和规则提取

软件的功能:将数据离散化,求下近似集 上近似集 边界 运用粗糙集理论方法实现属性约简和规则提取

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通过不同方法进行粗糙集属性约简matlab完整程序

通过不同方法进行粗糙集属性约简matlab完整程序

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粗糙集属性约简(MATLAB算法)

多维数据进行降维,粗糙集数据约简,选择权重比较大的数据进行评价

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粗糙集属性约简算法源码MATLAB

鲁东大学张小峰编制,源码丰富却简洁,简单易懂,模块分明,适合粗糙集初学者学习。

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基于差别矩阵和属性选择的属性约简算法

基于差别矩阵和属性选择的属性约简算法,采用c++实现,能够在VS编译环境下快速实现,占用较少的内存资源。

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属性约简方法

很不错的关于粗集理论的一些问题的研究和内容,希望给大家提供帮助。希望能够得到更多相关人士的质料互享。

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论文研究-一种并行的信息系统属性约简算法.pdf

属性约简是信息系统中的一个重要操作,而分类是属性约简的基础,且直接在大数据集上进行属性约简往往存在效率低下的问题。故以分类为基础提出了一种基于信息熵的信息系统并行属性约简算法。该算法通过信息熵的计算,在属性约简的同时对原信息系统逐层分解成尽量均匀的子表,从而实现了属性约简的并行计算并缩小了搜索空间。对该算法的时间复杂度进行了分析,实验表明,该算法在效率方面优于传统算法。

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基于属性重要度的约简算法

C++语言编写的关于属性重要度的算法实现,对粗糙集初学者来说主要很好的指导价值

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论文研究-基于系统熵的属性约简的简化差别矩阵方法.pdf

基于系统熵的属性约简是一种新型的属性约简。该模型由于同时考虑了条件属性集和决策属性集对决策表的分类能力,它是一种考虑较周全的属性约简模型。为设计高效的属性约简算法,首先引入简化差别矩阵, 同时给出了基于该简化差别矩阵的属性约简定义,并证明该定义与基于系统熵的属性约简定义等价;然后用简化差别矩阵设计了一个基于系统熵的完备属性约简算法;最后用实例说明了新算法。

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数据挖掘中的特征约简

数据挖掘中的特征约简 陈黎飞版 介绍数据挖掘中常用的特征约简方法

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基于正域的属性约简算法实现

基于正域的属性约简算法实现,想要就拿去吧。。。

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邻域粗糙集和经典粗糙集基本理论和程序算例V2.0.1(2015.04.06)

文档内容是 关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例。一两年前上传过比较老旧的版本。 后期有网友在测试中发现了一个bug,在此修复了此bug,并做了更新说明。 前期有下载过我的程序的网友,如果有需要,可以直接来找我(qq379786867),我再传送给您最新版本。 附件内包括理论 说明文档,计算程序,演示数据和算例说明。 希望能对大家学习有帮助。 我们多交流,多学习。一切为了进步。

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论文研究-基于邻域粗糙集下知识划分的信息表降维.pdf

Pawlak粗糙集的知识约简包括对决策表的知识约简和对信息表的知识约简。作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集在针对决策表的属性约简方面应用广泛,而针对信息表的属性约简方面应用较少。为了设计一种适用于信息表的属性约简算法,根据Pawlak粗糙集的信息表知识约简标准,提出一种邻域粗糙集的信息表知识约简标准,然后根据这种标准,结合贪心思想进一步提出了一种适用于聚类任务的信息表属性约简算法。与主成分分析(PCA)算法相比,实验结果表明用该算法对数据集降维后,得到的属性约简集合的属性个数较多,K-means算法根据属性集合进行聚类的精度较高。实验结果证明该算法能有效地应用于信息表的属性约简方面。

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粗糙集理论中计算约简的源代码,本人上传,提供帮助

粗糙集理论中计算约简的源代码,本人上传,提供帮助 需要说明的是,以前有人借着本人的名义上传过,其中的代码是不完备的,本次上传的代码,提供帮助,欢迎大家联系。

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