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题名一种保决策域的测试代价敏感属性约简算法
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作者
罗致豪
叶军
詹诗颖
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机构
江西水利电力大学信息工程学院
智慧水利江西省重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第11期3370-3377,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62166027,62566041)
江西省教育厅科技项目(GJJ211920)。
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文摘
针对基于测试代价敏感的属性约简方法可能会改变决策域等问题,引入决策域分布保持的概念,结合获取数据的代价,提出了一种保决策域的测试代价概率邻域粗糙集属性约简算法。首先,以条件信息量为基础,定义一种具有单调性的(α,β)正域分布的概率邻域条件信息量,并以此获取决策表的核属性;其次,给出一种邻域条件熵属性重要度度量方法,通过属性重要度和属性自身测试代价构建属性影响度评估指标;然后,以核属性集作为初始集,将属性重要度大且测试代价小的属性加入核集,经迭代输出约简子集。实例分析和UCI数据集实验结果表明,与对比算法相比,所提算法在不降低分类精度的情况下得到的约简子集测试代价较小,且决策域分布保持不变。
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关键词
测试代价
属性约简
决策域
概率邻域粗糙集
条件信息量
属性重要度
影响度评估指标
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Keywords
testing cost
attribute reduction
decision domain
probabilistic neighborhood rough set
conditional information quantity
attribute importance
influence evaluation indicators
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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