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粗糙集
属性约简
贪心算法的改进
简单介绍了粗糙集及其贪心算法,针对贪心算法的有效性进行了改进。
2021-04-25 10:07:13
103KB
粗糙集
属性约简
1
一种带禁忌搜索的粒子并行子群最小约简算法
为了提高基于群体智能的粗糙集最小
属性约简
算法的求解质量和计算效率,提出一个结合长期记忆禁忌搜索方法的粒子群并行子群优化算法.并行的各子群不仅具有禁忌约束,而且包含多样性和增强性策略.由于并行的子群共同陷入局部最优的概率小于一个粒子群陷入局部最优的概率,该算法可提高获得全局最优的可能性,并减少受初始粒子群体的影响.多个UC I数据集的实验计算表明,提出的算法相对于其他的
属性约简
算法具有更高的概率搜索到最小粗糙集约简.因此所提出的算法用于求解最小
属性约简
问题是可行和较为有效的.
2021-04-22 12:08:18
896KB
属性约简;粗糙集;禁忌搜索;粒子群优化算法;并行子群
1
基于粗糙集的
属性约简
的启发式算法
本文在介绍粗糙集理论的基础上,给出粗糙集 理论在数据挖掘中的应用,
属性约简
的启发式算法, 通过一个实例说明了算法的有效性
2021-04-20 14:34:26
25KB
粗糙集
数据挖掘
1
基于属性重要性的启发式
属性约简
算法
针对粗糙集理论中的
属性约简
问题做了探讨研究。从寻找
属性约简
的角度,首先描述了决策表中的属性的重要性,并利用已求得的正区域使处理数据的范围不断缩小,约简集中的属性从核集开始,通过向属性核添加重要性最大的属性,得到属性的最小相对约简。从而减少求约简的时间。最后进行实证,该算法同传统的算法相比,在计算量减少的同时能得到更简约的结果,证明了该算法的正确性和可行性。
2021-04-20 14:26:31
179KB
粗糙集
属性约简
正区域
启发式算法
1
基于变精度和浓缩布尔矩阵的
属性约简
属性约简
是粗糙集理论研究的重要内容。传统的基于差别矩阵的
属性约简
方法只能处理一致决策表,改进的差别矩阵针对决策表中一致和不一致的对象做不同的处理,从而解决了这一问题。浓缩布尔矩阵进一步节省了矩阵的存储空间并提高了矩阵的生成效率,从而可以快速计算得到约简。在此基础上,结合变精度的思想把部分不一致对象合理地加入到一致对象的集合中,瓜、而增加了一致数据的信息量,并通过使用浓缩布尔矩阵有效降低了约简的计算消耗。实验表明,所才是方法在运行速度和分类精度方面均表现出了优势。
2021-03-14 19:09:57
801KB
粗糙集,差别矩阵,属性约筒,浓缩布尔矩阵,变精度
1
一种基于覆盖粗糙集的改进的
属性约简
方案
一种基于覆盖粗糙集的改进的
属性约简
方案
2021-03-14 19:09:55
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基于多代价的决策粗糙集
属性约简
基于多代价的决策粗糙集
属性约简
2021-03-08 11:06:47
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邻域粗糙集的稳定
属性约简
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属性约简
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基于优势的邻域粗糙集的并行
属性约简
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动态数据挖掘的增量
属性约简
方法
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属性约简
方法
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