基于分割策略的特征选择算法

摘要：

特征选择是粗糙集理论中最基本、最重要的研究内容之一.已有的大多数特征选择算法对小规模数据表较为有效.在信息时代,数据表的规模越来越大,传统的特征选择方法对于大规模数据表的计算效率非常低.因此,文中引入分割策略的思想,将大规模数据表分割成若干个较小规模的数据表,然后通过合并所得结果来解决原数据表的特征选择问题.在标准数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性.

关键词：特征选择、分割、核表、冗余表、粗糙集理论

所属期刊栏目：45

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家社科基金06BFX051;上海高校青年教师培养资助计划hdzf10008

在线出版日期：2018-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：43-46