查询结果:   王光琼.基于邻域组合熵的属性约简算法[J].计算机应用与软件,2018,35(12):269 - 273,284.
中文标题
基于邻域组合熵的属性约简算法
发表栏目
算法
摘要点击数
121
英文标题
ATTRIBUTE REDUCTION ALGORITHM BASED ON NEIGHBORHOOD COMBINATORIAL ENTROPY
作 者
王光琼 Wang Guangqiong
作者单位
四川文理学院智能制造学院 四川 达州 635006 达州智能制造产业技术研究院 四川 达州 635006    
英文单位
School of Intelligent Manufacturing, Sichuan University of Arts and Science, Dazhou 635006, Sichuang, China Dazhou Industrial Technology Institute of Intelligent Manufacturing, Dazhou 635006, Sichuan, China    
关键词
属性约简 组合熵 邻域信息系统 不确定性 属性重要度
Keywords
Attribute reduction Combinatorial entropy Neighborhood information system Uncertainty Attribute importance
基金项目
省教育厅重点项目(18ZA0419,18ZA0421)
作者资料
王光琼,高级实验师,主研领域:人工智能,软件工程。 。
文章摘要
为了对符号性和数值型属性共存的邻域信息系统进行属性约简,从信息论的视角出发,定义邻域信息系统中的邻域条件熵。同时考虑知识不确定性和集合不确定性对属性重要度度量的影响,结合邻域条件熵和邻域近似精度,定义一种新的属性重要度度量——邻域组合熵。给出邻域组合熵的相关定理,提出基于邻域组合熵的属性约简算法。在UCI数据集上的实验表明,该算法能够获得约简集较小而分类精度较高的约简结果。
Abstract
In order to reduce the attribute of the neighborhood information system with the coexistence of symbolic and numeric attributes, the neighborhood conditional entropy in the neighborhood information system was defined from the perspective of information theory. We also considered the influence of knowledge uncertainty and set uncertainty on the measure of attribute importance. Combining the neighborhood conditional entropy with neighborhood approximation accuracy, we defined a new attribute importance measure, neighborhood combination entropy. The correlation theorem of neighborhood combinatorial entropy was given, and an attribute reduction algorithm was proposed based on neighborhood combinatorial entropy. The experiment on UCI data set shows that the algorithm can get the reduction result with smaller reduction set and higher classification accuracy.
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作者1
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