面向成组对象集的增量式属性约简算法

摘要：

现实世界中数据集都是动态变化的，非增量式属性约简方法从头重新计算原始数据集，而且未考虑先前约简结果中的信息，将耗费大量的时间和空间。为此，讨论了动态数据环境下约简的不变性，提出了一种面向成组对象集的增量式属性约简算法，利用先前约简中信息来快速获取强传承性的约简，从而提高增量式学习算法效率。最后，将该算法与非增量式约简方法和面向单个对象的增量式约简方法在UCI数据集和人工数据集上进行了相关比较。实验结果表明，面向成组对象的增量式属性约简算法能够快速处理动态数据，具有较好的约简传承性。

关键词：粗糙集、属性约简、成组对象集、约简传承性、增量式学习

所属期刊栏目：11

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：江苏省自然科学基金项目 BK20141152；教育部人文社会科学研究青年基金项目15YJCZH129；江苏省青蓝工程项目；江苏省大数据分析技术重点实验室开放基金项目 KXK1402；江苏理工学院校级大学生创新项目 KYX15017．

在线出版日期：2016-09-26（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：496-502