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基于區(qū)分對(duì)象集的啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法

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  基于正域的屬性約簡(jiǎn)算法是利用“下近似”思想,僅考慮被正確區(qū)分樣本數(shù)的約簡(jiǎn)算法。借鑒“上近似”的思想,利用“鄰域信息粒”的概念定義了區(qū)分對(duì)象集,探討了其基本性質(zhì),并提出了基于區(qū)分對(duì)象集的屬性重要度度量及啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法。該約簡(jiǎn)算法既考慮信息決策表的相對(duì)正域,也考慮以核屬性為啟發(fā)信息逐個(gè)增加條件屬性時(shí)對(duì)邊界域樣本的影響。通過(guò)實(shí)例分析,說(shuō)明了所提算法的可行性,并且以6個(gè)UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,與基于正域的屬性約簡(jiǎn)算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明,采用提出的約簡(jiǎn)算法得到的約簡(jiǎn)屬性集,與基于正域的屬性約簡(jiǎn)算法相比,在進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)的分類精度能夠保持不變或有所提高。

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