西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2013年
2期
20-27
,共8页
特征选择%邻域粗糙集%邻域决策分辨率
特徵選擇%鄰域粗糙集%鄰域決策分辨率
특정선택%린역조조집%린역결책분변솔
针对目前基于粗糙集模型的特征选择算法无法直接应用于数值型数据、必须经过离散化过程而造成决策信息丢失的问题,提出了一种基于邻域决策分辨率的特征选择算法.该算法根据邻域信息粒中决策分布与其分类能力间的关系,提出了邻域决策确定性(Nc)来衡量单个信息粒的决策分辨能力；并根据特征向量空间上所有信息粒所具有的Nc累加值,定义了邻域决策分辨率作为特征子集上决策可分辨性的量度,从而将名义型和数值型数据统一在同一特征选择算法框架下.仿真实验和实际应用的结果表明,该算法性能优于目前主流基于邻域粗糙集的特征选择方法.
針對目前基于粗糙集模型的特徵選擇算法無法直接應用于數值型數據、必鬚經過離散化過程而造成決策信息丟失的問題,提齣瞭一種基于鄰域決策分辨率的特徵選擇算法.該算法根據鄰域信息粒中決策分佈與其分類能力間的關繫,提齣瞭鄰域決策確定性(Nc)來衡量單箇信息粒的決策分辨能力；併根據特徵嚮量空間上所有信息粒所具有的Nc纍加值,定義瞭鄰域決策分辨率作為特徵子集上決策可分辨性的量度,從而將名義型和數值型數據統一在同一特徵選擇算法框架下.倣真實驗和實際應用的結果錶明,該算法性能優于目前主流基于鄰域粗糙集的特徵選擇方法.
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