关系矩阵的知识粒度增量式属性约简

摘要：

由于现实中的数据集存在着大量的冗余属性,因此需要对它们进行属性约简.针对传统的属性约简算法不能很好的处理动态变化的数据集,本文运用关系矩阵的形式去表示信息系统的知识粒度,并研究了当数据集属性发生变化时,通过矩阵的视角来展示知识粒度的变化机制,根据这种机制可以快速地对知识粒度进行更新,从而提出了一种基于知识粒度的增量式属性约简算法,在UCI数据集的实验结果中,所提出的算法能够对动态变化的数据集选择出小而优的属性子集,并且有着较高的约简效率,从而验证了该算法的优越性.

关键词：增量式更新、属性约简、关系矩阵、知识粒度

所属期刊栏目：39

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省高校自然科学基金重点项目KJ2013A020

在线出版日期：2018-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1000-1004