基于信息熵的对象加权概念格
在大数据时代,由于数据规模越来越大,导致构造概念格的难度越来越高.在能够客观反映数据隐藏信息的前提下需删除冗余对象及属性,降低数据规模,构造更为简单的概念格,从而便于用户更高效地获取知识.为避免主观因素,本文由形式背景中属性的信息熵来获取单属性权重,采用均值方法计算对象权重,并用标准差计算对象重要性偏差值.通过设定的属性权重、对象权重和对象重要度偏差阈值,构造对象加权概念格.通过实例验证了,该方法可有效删除冗余概念,简化概念格构造过程.
形式背景、概念、信息熵、粒计算、概念格、决策规则、权值、数据挖掘
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TP18;O236(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目12071131,62076088
2021-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1097-1103