名词性数据的五种代价敏感属性约简算法比较* (2014年)

代价敏感学习是数据挖掘研究领域最具有挑战性的问题之一。属性约简是数据挖掘中重要的经典问题。代价敏感属性约简问题是对经典属性约简问题的自然扩展，已经逐渐成为研究的热点。对当前具有代表性的5 种处理名词性数据的代价敏感属性约简算法进行了分析和比较，总结了每种算法的各方面特性及不足之处，从而便于研究者对已有算法进行改进，并且进一步提出具有更好性能的新的约简算法，方便用户对算法的选择和使用。