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缺失数据数据集的组增量式特征选择
被引量：
6
1
作者
王锋
魏巍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第7期285-290,共6页
实际应用中获取到的数据集通常是动态增加的,且随着数据获取工具的迅速发展,新数据通常会一组一组地增加。为此,针对含有缺失数据的动态数据集,基于粗糙集理论,提出了一种组增量式的粗糙特征选择算法。首先分析、证明了信息熵的组增量...
实际应用中获取到的数据集通常是动态增加的,且随着数据获取工具的迅速发展,新数据通常会一组一组地增加。为此,针对含有缺失数据的动态数据集,基于粗糙集理论,提出了一种组增量式的粗糙特征选择算法。首先分析、证明了信息熵的组增量计算公式,并以信息熵作为特征重要度的度量,在此基础上设计了基于信息熵的可有效处理含有缺失数据的动态数据集的组增量式特征选择算法。实验结果进一步证明了新算法的可行性和高效性。
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关键词
动态数据集
缺失数据
信息熵
组
增量
特征
选择
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职称材料
题名
缺失数据数据集的组增量式特征选择
被引量：
6
1
作者
王锋
魏巍
机构
山西大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第7期285-290,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61402272)资助
文摘
实际应用中获取到的数据集通常是动态增加的,且随着数据获取工具的迅速发展,新数据通常会一组一组地增加。为此,针对含有缺失数据的动态数据集,基于粗糙集理论,提出了一种组增量式的粗糙特征选择算法。首先分析、证明了信息熵的组增量计算公式,并以信息熵作为特征重要度的度量,在此基础上设计了基于信息熵的可有效处理含有缺失数据的动态数据集的组增量式特征选择算法。实验结果进一步证明了新算法的可行性和高效性。
关键词
动态数据集
缺失数据
信息熵
组
增量
特征
选择
Keywords
Dynamic data sets
Missing data
Information entropy
Group feature selection
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
缺失数据数据集的组增量式特征选择
王锋
魏巍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
6
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