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题名基于邻域信息熵度量数值属性快速约简算法
被引量：7
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作者
李少年
吴良刚
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机构
中南大学商学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第2期350-355,共6页
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基金
国家自然科学基金委创新群体项目(70921001)
中国移动通信集团业务支撑重点联合研发项目(2014_LH_21)
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文摘
阐述邻域粗糙集和邻域信息熵的基本定义及性质,为避免数值属性信息系统属性约简过程中,属性离散化造成特征信息的丢失,提出一种新的基于邻域信息熵度量数值属性约简算法。扩展邻域信息系统核属性集生成约简属性集,邻域信息熵度量不仅关注约简属性集正域变化,而且考察负域样本空间约简属性邻域等价类在决策属性划分的分布,具备更好的邻域关系度量细粒度。实验表明,对比邻域粗糙集近似度量、邻域有效信息率度量、邻域软间隔度量的属性约简方法,该算法能有效进行邻域信息系统属性约简的同时,也保持了约简属性集更好的分类精度。
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关键词
属性约简
邻域信息熵度量
核属性
邻域信息系统
负域样本空间
分类精度
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Keywords
attribute reduction
neighborhood entropy-based measurement
core attribute
neighborhood information system
sample space in negative field
classification accuracy
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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