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基于类间区分度的属性约简方法

饶亚; 贾修一; 李同军; 商琳 南京理工大学计算机科学与工程学院; 南京210094; 浙江海洋大学浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室; 浙江舟山316022; 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 南京210093
属性约简   粗糙集理论   类间重合度   类间区分度  

摘要:属性约简是粗糙集理论中最重要的研究问题之一。近年来,粗糙集理论下的属性约简问题引发了学者们广泛的关注。然而,大多数属性约简方法都是基于不可分辨或可分辨关系所提出的,属性约简的性能仅仅取决于等价类或近似集的变化,却忽略了不具有等价关系的对象所在的不同类簇间关系的变化情况。因此,引入了类间区分度的概念,相较于等价类和上下近似集而言,它可以反映类簇区分程度随属性变化而变化的情况。对类间重合度和类间区分度进行了解释及定义,并结合启发式搜索策略,提出了一种基于类间区分度的属性约简方法,实验验证了所提方法的有效性。

简介:《计算机科学与探索》(CN:11-5602/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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