基于限制邻域关系的不完备混合决策系统属性约简

摘要：

针对经典粗糙集不能直接处理决策系统中既含有属性值缺失的不完备问题又同时具有名义型属性和数值型属性的混合数据问题,提出一种限制邻域关系,并给出了一套不完备混合决策系统属性约简算法.该算法以条件熵作为启发因子,弥补将决策正域作为启发因子时可能会出现选不出第一个最重要属性的不足,并利用所提的限制邻域关系直接处理不完备混合型数据,从而省去了对不完备数据进行数据补齐或删除和对数值型数据进行离散化的过程,以减少这些数据预处理所带来的不确定性,最后通过对UCI的不完备混合型数据集进行仿真实验,从而验证了该算法在保持或改善分类能力的情况下可以有效地约简冗余属性,并且讨论了在限制邻域关系中的阈值选择对分类结果的影响.

关键词：不完备混合决策系统、限制邻域关系、条件熵、属性约简

所属期刊栏目：31

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60975032;山西省青年科技研究基金资助项目2009021017-4;山西省回国留学人员科研资助项目2008-25;山西省回国留学人员科研资助项目2013-033

在线出版日期：2013-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：30-36