面向成组对象集的增量式属性约简算法
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。
粗糙集、属性约简、成组对象集、约简传承性、增量式学习
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TP181(自动化基础理论)
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.
2016-09-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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