基于区分链表的属性约简改进算法.pdf

基于区分链表的属性约简改进算法 基于区分链表的属性约简改进算法是粗糙集理论中核心内容之一，旨在删除冗余属性，减少数据维度，提高数据挖掘和机器学习的效率。本文首先分析了区分矩阵的特性，给出了经典的区分矩阵算法。然而，基于区分矩阵的属性约简算法存在着空间复杂度高的缺点，本文提出了一种基于区分链表的属性约简改进算法，将对象数为n的区分矩阵大小由n(n-1)/2压缩到|U/R|*(|U/R|-1)/2，降低了算法的空间复杂度，适用于大数据量的情况。 粗糙集理论是Z.Pawlak提出的数学理论，用于处理不一致、不完整数据和不精确知识表示等各种不完备信息。本文讨论的属性约简是粗糙集理论中核心内容之一，旨在删除冗余属性，减少数据维度，提高数据挖掘和机器学习的效率。属性约简在分类学习和分类数据挖掘中具有重要作用，已有许多有效的算法被提出。 本文提出的基于区分链表的属性约简改进算法，通过将对象数为n的区分矩阵大小由n(n-1)/2压缩到|U/R|*(|U/R|-1)/2，降低了算法的空间复杂度，适用于大数据量的情况。同时，本文还讨论了粗糙集理论的基本概念，如等价关系、独立性、约简等，还讨论了基于区分矩阵的属性约简算法的优缺点。 本文的贡献在于，提出了一种基于区分链表的属性约简改进算法，解决了基于区分矩阵的属性约简算法的空间复杂度高的问题，适用于大数据量的情况。同时，本文还对粗糙集理论的基本概念进行了讨论，对基于区分矩阵的属性约简算法进行了分析和改进。 在实际应用中，本文提出的基于区分链表的属性约简改进算法可以应用于数据挖掘、机器学习、数据分析等领域，用于删除冗余属性，减少数据维度，提高数据挖掘和机器学习的效率。 本文提出的基于区分链表的属性约简改进算法是一种有效的算法，解决了基于区分矩阵的属性约简算法的空间复杂度高的问题，适用于大数据量的情况，具有重要的实践价值。