基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法

摘要：

根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA.通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA.利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的.详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响.实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集.

关键词：邻域粗糙模型、决策依赖度、固有维数估算、极大似然估计法、粒子群优化算法、粒子群快速约简算法

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61170106

在线出版日期：2013-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：268-271,317