缺失数据数据集的组增量式特征选择

摘要：

实际应用中获取到的数据集通常是动态增加的,且随着数据获取工具的迅速发展,新数据通常会一组一组地增加.为此,针对含有缺失数据的动态数据集,基于粗糙集理论,提出了一种组增量式的粗糙特征选择算法.首先分析、证明了信息熵的组增量计算公式,并以信息熵作为特征重要度的度量,在此基础上设计了基于信息熵的可有效处理含有缺失数据的动态数据集的组增量式特征选择算法.实验结果进一步证明了新算法的可行性和高效性.

关键词：动态数据集、缺失数据、信息熵、组增量特征选择

所属期刊栏目：42

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61402272

在线出版日期：2016-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：285-290