基于决策分类的分块差别矩阵及其属性约简算法

论文摘要

属性约简是粗糙集理论进行数据挖掘的基本途径,基于差别矩阵的属性约简算法是重要的属性约简算法之一,它具有直观、易于理解的性质.其中,在差别矩阵的基础上,以属性核作启发式的约简算法倍受关注.核的差别矩阵表示及相关求核计算具有重要意义,但已有的差别矩阵及其求核算法还具有时空局限性.对此,本文依据差别矩阵的稀疏性与大规模性,重点构造了基于决策分类的分块差别矩阵,进而讨论其核算法与属性约简算法.本学位论文具体内容如下:首先,现有差别矩阵通常会出现很多空值,而核属性的信息集中在非空值部分,针对这种稀疏性与大规模性,本文采用矩阵分块策略来提取关键信息并有效降维,并建立了基于决策分类的分块差别矩阵算法.其次,根据基于决策分类的分块差别矩阵,确定核的内涵,并给出求核算法,采用5类UCI数据集与文献进行对比实验,验证了算法的正确性与高效性.再次,针对于传统属性重要度仅仅考虑了单个条件属性对决策属性的直接影响,本文给出了改进的属性重要度,该重要度充分考虑了属性对决策的直接和间接影响.最后,设计了一种从分块差别矩阵核出发的启发式属性约简算法,以改进的属性重要性作为衡量指标对属性进行筛选,最终求得属性约简.并以气象状况实例,将本文算法运用于实际问题中.最后再采用5类UCI数据集与文献进行对比实验,验证了属性约简算法的正确性与高效性.综上所述,本文基于决策分类的分块差别矩阵及其属性约简算法,较大降低了基于差别矩阵属性约简算法的时空复杂性,更为直接地将所需基础信息融入形式结构与问题求解,相关结果具有有效性.

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 左芝翠

导师: 莫智文

关键词: 粗糙集,分块差别矩阵,属性重要度,属性约简

来源: 四川师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 四川师范大学

分类号: TP18;O225

DOI: 10.27347/d.cnki.gssdu.2019.000836

总页数: 49

文件大小: 2799K

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