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邻域互信息熵的混合型数据决策代价属性约简 被引量:17
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作者 熊菊霞 吴尽昭 王秋红 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第8期1584-1590,共7页
决策粗糙集模型是当前粗糙集理论的研究热点.然而目前决策粗糙集中的属性约简大多基于决策代价视角而构建,为了同时兼顾约简结果的决策代价和分类精度,本文通过融合属性子集的分类性能,在混合型信息系统下提出一种邻域互信息熵的决策代... 决策粗糙集模型是当前粗糙集理论的研究热点.然而目前决策粗糙集中的属性约简大多基于决策代价视角而构建,为了同时兼顾约简结果的决策代价和分类精度,本文通过融合属性子集的分类性能,在混合型信息系统下提出一种邻域互信息熵的决策代价属性约简算法.文中首先在混合型信息系统下提出邻域信息熵、邻域联合熵和邻域条件熵,并进一步地推导出了邻域互信息熵和邻域条件互信息熵;然后将邻域互信息熵理论融入邻域决策粗糙集的决策代价属性约简中,提出一种邻域互信息熵的混合型数据决策代价属性约简算法,该属性约简选择出的属性子集可同时兼顾决策代价和分类性能,并降低了属性约简结果的冗余程度;最后通过仿真实验证明了所提出算法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 属性约简 粗糙集 邻域互信息熵 决策代价 分类精度
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