基于强化正域的属性约简方法

摘要：

通过对多种约简方法进行比较，为了得到更好的结果，在传统基于属性依赖度的约简方法基础上，定义更精确的强化正域概念。通过对边界域的精确划分，得出各条件属性对决策属性的强化依赖度，并用自顶向下的启发式搜索算法得到约简结果。采用UCI标准数据集对基于强化正域约简方法REPR进行测试，约简数据后构建的决策树规模小，分类精度高。实验结果表明，相比于经典方法，REPR能更有效地对决策表进行属性约简。

关键词：粗糙集、属性约简、正区域、属性依赖度

所属期刊栏目：34

分类号：TP301.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高新技术研究发展计划资助项目2009AA062802；国家自然科学基金资助项目60473125；中国石油CNPC石油科技中青年创新基金资助项目05E7013；国家重大专项子课题G5800-08-ZS-WX

在线出版日期：2017-01-17（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：107-109,127