基于邻域粗糙集的连续值分布式数据属性约简.pdf

《基于邻域粗糙集的连续值分布式数据属性约简》这篇论文主要探讨的是在分布式环境中，如何有效地对包含连续值的属性进行约简，以去除冗余，保持系统的分类能力。文章提出的是一种基于邻域粗糙集理论的方法。 邻域粗糙集是粗糙集理论的一个重要分支，它用于处理包含连续值的数据。在传统的粗糙集中，属性约简通常针对离散或二元属性，但在实际应用中，连续值属性更为常见，如温度、湿度等。论文引入了连续值分布式决策信息系统的概念，定义了其邻域粗糙集，并讨论了在分布式环境下计算正域的可分解性。 正域是粗糙集理论中的关键概念，它代表了一个对象在某一属性上的不确定性范围。在分布式环境中，由于数据分散在不同的节点，计算全局的正域变得复杂。论文提出了一种假设，即分布式决策信息系统的正域是不变的，以此为基础，研究了属性的可约性。通过这种方式，他们设计了一种分布式连续值决策信息系统的属性约简算法。 该算法的主要目标是去除冗余属性，同时确保约简后的数据集依然能够保持原有的分类性能。为了验证算法的有效性，作者进行了三组实验，分别在七份数据集上运行。实验结果显示，使用提出的算法进行属性约简后，连续值分布式数据的集成分类能力并未显著下降，甚至有所提高，证明了算法在去除冗余属性方面的有效性。 论文的关键点在于将邻域粗糙集的概念扩展到连续值的分布式环境，并提出了一种新的属性约简策略。这对于优化分布式系统，尤其是大数据环境下的数据处理和分析具有重要意义。此外，通过加权集成的方式进行分类测试，也展示了算法的泛化能力和适应性。 这篇论文为分布式环境中的连续值数据处理提供了一种新的工具，有助于提高数据处理效率，减少计算资源的消耗，同时保持系统的决策能力。这为分布式系统的开发和优化提供了理论支持和实践指导。