在邻域粗糙集中,基于信息度量的属性约简具有重要应用意义.然而,条件邻域熵具有粒化非单调性,故其属性约简具有应用局限性.对此,采用粒计算技术及相关的3层粒结构,构建具有粒化单调性的条件邻域熵,进而研究其相关属性约简.首先,揭示条...在邻域粗糙集中,基于信息度量的属性约简具有重要应用意义.然而,条件邻域熵具有粒化非单调性,故其属性约简具有应用局限性.对此,采用粒计算技术及相关的3层粒结构,构建具有粒化单调性的条件邻域熵,进而研究其相关属性约简.首先,揭示条件邻域熵的粒化非单调性及其根源;其次,采用3层粒结构,自底向上构建一种新型条件邻域熵,获得其粒化单调性;进而,基于粒化单调的条件邻域熵,建立属性约简及启发式约简算法;最后,采用UCI(University of CaliforniaIrvine)数据实验,验证改进条件邻域熵的单调性与启发式约简算法的有效性.所得结果表明:新建条件邻域熵具有粒化单调性,改进了条件邻域熵,其诱导的属性约简具有应用前景.展开更多
文摘在邻域粗糙集中,基于信息度量的属性约简具有重要应用意义.然而,条件邻域熵具有粒化非单调性,故其属性约简具有应用局限性.对此,采用粒计算技术及相关的3层粒结构,构建具有粒化单调性的条件邻域熵,进而研究其相关属性约简.首先,揭示条件邻域熵的粒化非单调性及其根源;其次,采用3层粒结构,自底向上构建一种新型条件邻域熵,获得其粒化单调性;进而,基于粒化单调的条件邻域熵,建立属性约简及启发式约简算法;最后,采用UCI(University of CaliforniaIrvine)数据实验,验证改进条件邻域熵的单调性与启发式约简算法的有效性.所得结果表明:新建条件邻域熵具有粒化单调性,改进了条件邻域熵,其诱导的属性约简具有应用前景.
