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邻域属性约简:基于样本选择的多准则策略
邻域属性约简:基于样本选择的多准则策略
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基于邻域组合测度的属性约简方法
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<p>属性约简是机器学习和知识发现的研究热点, 而属性重要性度量则是构建属性约简算法的关键环节. 针对不完备的混合型信息系统, 在邻域关系下定义了一种新的属性集成重要性度量—–邻域组合测度, 并据此提出一种基于邻域组合测度的属性约简(NCMAR) 算法. 通过多个UCI 数据集上的实验表明, NCMAR算法不仅能够直接处理符号和数值属性共存的混合信息系统, 而且适用于不完备信息系统, 在获得较小约
基于双重粒化准则的邻域多粒度粗集快速约简算法
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由于可以从多粒度、多层次的角度对名词型和数值型属性并存的混合数据进行有效处理,邻域多粒度粗糙集模型受到了广泛关注.为了有效降低属性约简计算过程中的迭代次数,实现邻域多粒度粗糙集模型的快速属性约简算法,基于双重粒化准则,深入分析不同属性子集序列和邻域半径对正域的影响,结合正域在属性子集和邻域半径共同作用下的单调性,提出一种基于双重粒化准则的邻域多粒度粗集快速约简算法,并通过理论分析与实例对比验证了算
基于最小化邻域互信息的邻域熵属性约简算法.docx
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基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法 (2011年)
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在分析单一、给定的邻域大小设定方法弊端的基础上,提出了基于属性数据标准差的阈值设定方法,并将蚁群优化算法引入到属性约简中,以属性重要度为启发信息,构造了基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法,使用了4个UCI数据集进行约简。实验结果表明,提出的算法在约简的分类精度和约简中属性个数方面具有更好的性能。
一个基于邻域粗糙集的前向贪心的属性约简算法
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以邻域粗糙集的属性重要度作为量度,从一个空集出发,前向贪心的选择重要度大的属性并入到约简集合,直到达到约简条件
邻域粗糙集属性约简,粗糙集属性约简步骤,Python
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5星 · 资源好评率100%
利用邻域粗糙集进行属性约简,里面加入了8个数据集,有离散型数据,连续性数据,字母型数据。因此程序也加入了数据类型转换和归一化处理。程序函数在最下面部分。
邻域粗糙集属性约简_粗糙集_邻域粗糙集_邻域属性约简
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利用邻域粗糙集进行属性约简,里面加入了8个数据集,有离散型数据,连续性数据,字母型数据。因此程序也加入了数据类型转换和归一化处理。程序函数在最下面部分。
12322879_邻域粗糙集_邻域属性约简_粗糙集_
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因为经典粗糙集只能处理离散型数据,而连续性数据必须离散化才能处理,但是离散化可能会丢失部分重要信息,所有使用基于邻域粗糙集的属性约简去处理连续性数据。
属性约简matlab代码实现(基于粗糙集理论)
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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。
基于邻域粗糙集属性约简算法的研究_陈文刚.caj
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基于优势的邻域粗糙集的并行属性约简
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用于基于监督邻域的属性约简的加速器
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信息观下基于不一致邻域矩阵的属性约简
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<p>信息观下研究邻域决策系统的属性约简是一种新颖的思路. 通过分析论域下某样本邻域中其他样本与该样本决策属性值的异同, 定义不一致邻域矩阵. 在计算属性重要度时, 利用不一致邻域减少在原条件属性基础上增加一个属性后条件熵的计算时间. 分析得到邻域系统下条件熵与正域的关系, 提出一种信息观下基于不一致邻域矩阵的属性约简算法, 并分析该算法与其他算法的内在联系. 实验结果验证了所提出算法的有效性.<
基于邻域粒化条件熵的增量式属性约简算法
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增量式属性约简是针对动态型数据的一种重要的数据挖掘方法,目前已提出的增量式属性约简算法大多基于离散型数据构建,很少有对数值型数据进行相关的研究.鉴于此,提出一种数值型信息系统中对象不断增加的增量式属性约简算法.首先,在数值型信息系统中建立一种分层的邻域粒化计算方法,并基于该方法提出邻域粒化的增量式计算;然后,在邻域粒化增量式计算的基础上给出邻域粒化条件熵的增量式更新方法,并基于该更新机制提出对应的
论文研究-基于邻域近似条件熵的启发式属性约简.pdf
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该模型以邻域近似条件熵下的属性重要度为启发条件,构造了一种基于邻域近似条件熵的前向贪心搜索属性约简算法。利用熵的单调性,证明了算法的正确性,并分析了算法的时间复杂度。通过实例分析和多个UCI数据集上的...
基于邻域属性重要度的齿轮箱故障特征优选方法
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构造基于邻域模型的前向贪心数值属性约简算法进行特征优选,提取属性重要度较大的9个特征组成最优特征子集,数据压缩量达到75%,并输入支持向量机分类器中进行分类识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。...
粗糙集约简算法.rar_信息熵_数据集_模糊熵_粗糙集约简算法_邻域属性约简
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采用离散邻域和模糊邻域两种方法对粗糙集数据进行属性约简,还包含求信息熵程序
粗糙集属性约简python
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在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念...
基于邻域粗糙集的符号与数值属性快速约简算法
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基于最大决策邻域粗糙集模型的属性约简
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邻域粗糙集模型仅关注邻域完全包含在某些决策类中的一致性样本,而忽略邻域不能包含在任何决策类中的边界样本的可分性。 在本文中,我们密切关注边界样本,并通过添加邻域与某些决策类的交集最大的样本来扩大正区域。 应用上述思想,我们引入了一种新的邻域粗糙集模型,称为最大决策邻域粗糙集模型。 基于该模型设计了一种属性约简算法。 理论分析和实验结果均表明,该算法能够有效地去除大多数冗余属性,且不会降低分类精度。
基于聚类离散化和变精度邻域熵的属性约简
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针对传感网采集数据的不完备性,利用数据本身特点,通过定义类簇指标,提出基于改进K-means聚类算法的数据离散化方法,以减小噪声、孤立点和不完备数据集对决策识别结果产生的影响;然后,通过引入互信息熵的属性重要度度量和变精度修正系数,提出基于互信息熵的变精度邻域粗糙集属性约简启发式算法,整合变精度和邻域粗糙集的优势,在减小约简算法计算复杂度的同时提高决策系统识别精度.仿真结果表明了算法在提高决策系统
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基于邻域粒化和粗糙逼近的数值属性约简
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使用邻域粒化和粗糙逼近的数值属性约简方法
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利用邻域粗糙集的属性约简: 从数值数据计算约简,属性数据和它们的混合物与邻域粗糙集。 两种邻域的使用:清晰和模糊。
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对基于邻域粗糙集的属性约简算法而言,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。正域计算的速度主要由样本间度量计算的次数决定。在确保正确性的条件下,样本间度量计算的次数越少,则...
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