论文摘要
在变精度邻域粗糙集的特征选择中,改进后的区分矩阵相较于依赖度,具有时间复杂度较低的优点,但由于空间占用高,限制了其在大规模数据上的应用。减小数据规模虽然可以大幅降低空间消耗,但存在信息量丢失的风险,为此,通过随机抽取多个小规模数据子集以降低空间占用,在分别进行特征选择后,选择权重高的特征子集进行了测试。实验结果证明,可以将空间占用降低2-3个数量级,并保持精度和抽样前相当。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 沈林
关键词: 邻域粗糙集,随机抽样,特征选择
来源: 廊坊师范学院学报(自然科学版) 2019年02期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 莆田学院
基金: 2015年度福建省教育厅中青年项目“变精度邻域粗糙集的分类与约简及其应用研究”(JA15458)
分类号: O159
页码: 14-17
总页数: 4
文件大小: 2300K
下载量: 74
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