基于属性重要性的决策表属性约简算法

基于属性重要性的粗糙集属性约简方法廖启明;龙鹏飞【摘要】Attribute reduction in information system is an important step during knowledge acquisition using Rough set. This paper focuses on the research of feature selection, deleting superfluous attributes in an information system. The new algorithm begins with the attribute significance, adopting iterative feature selection standard, making the selected feature attribute set get smaller, thus it acquires the reduction of information system. The experiment demonstrates that this method is feasible and effective.% 信息系统中的属性约简是粗糙集知识发现的一个重要步骤。

致力于研究一个信息系统中的特征选择、删除冗余属性。

新的算法从属性重要性出发，采用迭代特征选择的标准，使得选择特征属性集不断缩小，获得信息系统的约简。

通过实验证明该方法可行，有效。

【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)015【总页数】3页(P130-132)【关键词】信息系统;属性重要性;属性约简;核属性【作者】廖启明;龙鹏飞【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙 410114;长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙 410114【正文语种】中文【中图分类】TP311粗糙集理论[1]是由波兰数学家Z.Pawlak在1982年提出的，该理论是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具，能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。

一种基于属性重要度的值约简算法
曹坤;柳炳祥;张仁宏
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2005(29)8
【摘要】值约简是粗糙集理论的一个重要研究课题,很多学者对它进行了研究并提出了不同的值约简算法,但由于值约简算法是NP-hard问题,目前还没有高效的值约简算法.文中利用信息熵来计算属性重要度,在此基础上对值约简算法进行改进,提出了一种基于属性重要度的值约简算法,并将此算法运用到变压器故障诊断中.实验结果验证了此算法的可行性和有效性,能节省循环比较时间,提高计算速度.
【总页数】3页(P110-112)
【作者】曹坤;柳炳祥;张仁宏
【作者单位】景德镇陶瓷学院信息工程学院,景德镇,333000;景德镇陶瓷学院信息工程学院,景德镇,333000;景德镇陶瓷学院信息工程学院,景德镇,333000
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.5
【相关文献】
1.一种新的基于区分矩阵的值约简算法 [J], 兰聪花;王逢娟
2.一种基于聚类划分的并行粗糙集属性值约简算法 [J], 陈燕云;肖坤楠;邱建林
3.一种基于属性重要度的约简算法 [J], 杨冠军;谢永芳;桂卫华
4.一种基于粗糙微聚集算法及属性重要度的匿名模型的数据质量评估 [J], 段文影;
段隆振;邱桃荣
5.一种基于粗糙集理论的值约简算法 [J], 樊艳英;徐章艳;张伟;张自敏;陈冠萍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《决策形式背景属性约简及分类规则提取的方法研究》篇一一、引言随着大数据时代的来临，数据驱动的决策问题变得越来越重要。

决策形式背景是数据决策的基础，而从这种背景中提取出有用的属性和分类规则是数据分析和决策的关键。

属性约简和分类规则提取，对于降低决策的复杂性、提高决策的准确性和效率具有至关重要的作用。

本文将针对决策形式背景的属性约简及分类规则提取的方法进行深入研究。

二、决策形式背景属性约简属性约简的目标是在保持决策形式背景信息不变的前提下，尽可能地减少属性的数量，以降低决策的复杂性。

这主要通过以下几个步骤实现：1. 数据预处理：首先对原始数据进行清洗和整理，去除无效、重复和冗余的数据。

2. 属性选择：根据数据的特性和决策需求，选择重要的属性。

这一步通常需要结合领域知识和数据分析技术。

3. 属性约简：在选择的属性中，通过算法找出可以减少而不会影响决策结果的属性，实现属性的约简。

常见的算法有粗糙集理论、关联规则挖掘等。

三、分类规则提取分类规则是决策形式背景中最重要的信息之一，它可以帮助我们理解和解释数据的内在规律，为决策提供依据。

分类规则的提取主要通过以下方法：1. 决策树：通过构建决策树，将数据划分为不同的类别。

决策树可以清晰地展示分类的逻辑和规则。

2. 关联规则挖掘：通过挖掘数据中的关联规则，找出不同属性之间的联系，从而得到分类规则。

3. 聚类分析：通过聚类分析，将相似的数据归为一类，每一类都可以看作是一种分类规则。

四、方法研究针对决策形式背景的属性约简和分类规则提取，本文提出以下方法：1. 结合粗糙集理论和关联规则挖掘：首先利用粗糙集理论进行属性约简，然后利用关联规则挖掘提取分类规则。

这种方法可以有效地降低属性的数量，同时保留重要的分类信息。

2. 集成多种算法：针对不同的数据和需求，可以集成多种算法进行属性约简和分类规则提取。

例如，可以使用决策树和聚类分析相结合的方法，从多个角度提取分类规则。

3. 引入领域知识：领域知识对于属性约简和分类规则提取具有重要作用。

基于决策表确定的属性约简算法及其在空间数据挖掘中的应用的开题报告一、研究背景随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一种重要的方法，它通过分析和挖掘数据中隐藏的信息和关系，为决策提供支持。

空间数据挖掘是数据挖掘的一个重要领域，它主要应用于地理信息系统、环境监测和智能交通等方面。

在空间数据挖掘中，对于大量的空间数据进行分析和挖掘，需要使用有效的算法和模型。

属性约简是数据挖掘中的一个重要概念，它是指将数据集中的属性集约简为一个较小的属性集，以达到简化数据表达和减少计算复杂度的目的。

在决策表的处理中，属性约简算法能够帮助人们更好地理解数据，并找出数据间的关系。

因此，基于决策表确定的属性约简算法在空间数据挖掘中具有重要的应用价值。

二、研究目的本文旨在研究基于决策表确定的属性约简算法及其在空间数据挖掘中的应用。

具体研究目标如下：1. 系统地研究基于决策树的属性约简算法，包括属性约简概念、属性约简过程和算法的实现方法等。

2. 探讨基于决策表的属性约简算法在空间数据挖掘中的应用，包括在地理信息系统、环境监测和智能交通等场景中的实际应用案例。

3. 分析基于决策表确定的属性约简算法在空间数据挖掘中存在的问题，探索如何优化算法并改进其性能。

三、研究内容基于以上研究目标，本文主要包括以下内容：1. 基于决策树的属性约简算法：本部分主要介绍属性约简的概念、决策树的构建过程以及决策树中的属性约简方法。

具体内容包括信息增益和信息增益比算法、基于覆盖度的约简算法等。

2. 基于决策表的属性约简算法在空间数据挖掘中的应用：本部分主要列举基于决策表确定的属性约简算法在地理信息系统、环境监测和智能交通等方面的应用案例，并探讨其效果和优势。

3. 基于决策表确定的属性约简算法的优化：本部分主要从算法效率、泛化性能和适应性等方面分析现有算法存在的问题，并提出相应的优化措施。

四、研究方法本研究将采用文献综述和实验研究相结合的方法。

首先，对基于决策表确定的属性约简算法进行文献综述，了解现有算法的基本概念和特点。

第 25卷第 3 期 2005年 3 月计算机应用Comp u t e r App li ca t i o n sVo l . 25 No. 3 M a r . 2005文章编号 : 1001 - 9081 ( 2005 ) 03 - 0639 - 04一种基于决策矩阵的属性约简及规则提取算法武志峰 1 , 2 ,吉根林 1( 1. 南京师范大学 数学与计算机科学学院 ,江苏 南京 210097;2. 石家庄经济学院 信息工程学院 ,河北 石家庄 050031 )(w z f_heb@ sjz ue . edu. cn )摘 要 :研究了 Rough 集理论中属性约简和值约简问题 ,扩展了决策矩阵的定义 ,提出了一种基 于决策矩阵的完备属性约简算法 ,该算法利用决策属性把论域划分成多个等价类 ,然后利用每个等价 类对应的决策矩阵计算属性约简 。

与区分矩阵相比 ,采用决策矩阵可以有效地减少存储空间 ,提高约 简算法效率 。

同时 ,借助决策矩阵进行值约简 ,提出了一种新的规则提取算法 ,使最终得到的决策规 则更加简洁 。

实验结果表明 ,本文提出的属性约简和值约简算法是正确 、有效 、可行的 。

关键词 : Rough 集 ;属性约简 ;值约简 ;决策矩阵 ;规则提取中图分类号 : TP311. 13 文献标识码 : AA ttr ibu t e reduc t i on an d ru l e ex t ra c t i on a lgor ith m s ba sed on dec is i on m a tr ice sWU Zh i 2feng1 , 2, J I Gen 2li n 1(1. S c hool of M a t he m a tics and Co m pu t er S c ience , N an j ing N or m a l U n i versity , N an j ing J i angsu 210097, Ch ina ; 2. S c hoo l of Infor m a t ion Eng ineering , S h i jiazhuang U n i versity of Econo m ics , S h i jiazhuang H e bei 050031 , Ch i na )A b s tra c t : Two i m po r tan t issue s in r o ug h se t , a t tribu t e reduc t ion and va l ue reduc t i o n, we r e d i scu s sed . The defin i tion of extended dec i si o n m a t rice s wa s p re s en t ed . A nove l a l g o r ithm ba s ed on extended dec i sion m a t rice s fo r a t tribu t e reduc t ion (EDMAR ) wa s p r opo s ed . S om e equ i va l ence c l a sse s we r e p a r titi o ned fr om the un i ve r se of ob j ec t s by the dec i si o n a t tribu t e s , and dec i sion m a t rix fo r each equ i va l ence c l a s s wa s c r ea t ed . U sin g the dec i si o n m a t rice s , the a t tribu t e s we r e reduced . C omp a r ed w i th a l g o r ithm s ba s ed on d i sce r n i b i lity m a t rice s , EDMAR is of m u ch le s s s p a ce comp lexity and ti m e comp lexity . Fu r the r mo r e, a new a l g o r ithm f o r ru l e extrac t i o n ba s ed on dec i si o n m a t rice s wa s p re s en t ed . A n d m u ch mo r e conc i se dec i sion ru l e s cou l d be g o t w ith th i s m e t hod . Ex p e r i m e n t a l re s u l ts on the da t a se t s in UC I m a ch i ne lea r n i ng repo s ito r y show tha t the a l g o r ithm s a r e effic i en t and fea s ib le .Key word s : roug h se t s; a t tribu t e reduc t ion; va l ue reduc t ion; dec i sion m a t rice s ; ru l e extrac t i o n简的改进算法 ,但没有相应的值约简算法 。

《决策形式背景属性约简及分类规则提取的方法研究》篇一一、引言在大数据时代，决策形式背景属性约简和分类规则提取在信息处理、数据分析、知识挖掘等多个领域扮演着重要的角色。

本篇文章将围绕这一主题，从基本理论出发，详细阐述决策形式背景属性约简及分类规则提取的方法，并探讨其在实际应用中的价值。

二、决策形式背景属性约简决策形式背景属性约简是通过对原始数据进行预处理，将数据集的属性空间进行降维，以便于后续的分类和决策。

这一过程主要涉及以下几个方面：1. 理论框架：首先需要构建一个决策形式背景的数学模型，明确数据的结构与属性关系。

在此基础之上，我们可以进一步探讨如何对数据进行约简。

2. 属性约简算法：针对不同的数据集和需求，可以采用不同的属性约简算法。

常见的算法包括基于粗糙集理论的约简算法、基于信息熵的约简算法等。

这些算法通过计算属性的重要性，对数据进行筛选和降维。

3. 约简效果评估：约简后的数据集需要经过评估，以确定其是否满足后续分析的需求。

评估指标包括约简后的数据维度、数据的可解释性、分类准确率等。

三、分类规则提取分类规则提取是在属性约简的基础上，通过机器学习、深度学习等方法，从数据中学习出分类规则，以便于进行决策。

这一过程主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：在分类规则提取之前，需要对数据进行清洗、标准化等预处理操作，以保证数据的准确性和可靠性。

2. 分类算法选择：根据数据的特点和需求，选择合适的分类算法。

常见的分类算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

3. 训练与测试：利用选定的分类算法对数据进行训练和测试，以获得最佳的分类效果。

4. 规则提取与优化：根据训练和测试的结果，提取出分类规则，并进行优化。

优化的目标包括提高分类准确率、降低误报率等。

四、方法应用及价值决策形式背景属性约简及分类规则提取的方法在多个领域有着广泛的应用价值。

例如，在商业领域，可以通过对客户数据进行属性约简和分类规则提取，以更好地了解客户需求，提高产品和服务的质量；在医疗领域，可以通过对病历数据进行处理和分析，以实现疾病的早期预警和个性化治疗；在环境领域，可以通过对环境数据进行处理和分析，以实现环境监测和污染控制等。

说明：本报告必须由承担毕业论文(设计)课题任务的学生在毕业论文(设计) 正式开始的第1周周五之前独立撰写完成，并交指导教师审阅。

目录摘要 (I)ABSTRACT............................................................................................................................. I I 1引言. (1)2 绪论 (2)2.1 粗糙集理论的研究现状 (2)2.2 本文的工作 (4)2.3 本文的组织 (4)3 粗糙集的基础理论 (5)3.1 粗糙集理论概况 (5)3.1.1 粗糙集的研究对象 (5)3.1.2 粗糙集理论的特点 (5)3.2 知识与知识库 (6)3.3 不可分辨关系与上、下近似集 (7)3.4 信息系统 (9)3.5 知识的依赖性 (10)3.6 属性约简与核 (11)4 关联属性约简算法及其改进 (14)4.1 分辨矩阵及基于分辨矩阵的算法 (14)4.2启发式属性约简算法 (16)4.3 算法改进 (17)5 基于属性的灰度的属性约简方法 (20)5.1 定义与算法 (20)5.2 算法实例分析 (21)6 研究工作总结与展望 (26)6.1研究工作总结 (26)6.2 研究工作展望 (27)致谢 (29)参考文献 (30)摘要粗糙集理论是一种处理含糊和不确定性信息的新型数学工具，其理论提出以来得到迅速的发展和广泛的应用。

而知识约简是粗糙集理论重要研究内容之一，它的主要目的在于去除数据中的冗余信息，同时保持原决策信息系统的分类能力不变。

当出现大量或海量数据时，原有约简方法效率就会变低，所以须对粗糙集约简计算理论进行优化，并且发展完善相关计算算法，以提高知识约简的效率。

本文首先基于粗糙集理论，针对知识约简优化计算问题提出了两种知识约简方法，分析了这两种方法之间的关系以及它们的优缺点。

A Heuristic Value Reduction Algorithm Based on the
Importance of Attribute＇s Value
作者： 胡玉荣[1,2] 王丽珍[1]
作者机构： [1]云南大学计算机科学与技术系,云南昆明650091 [2]荆门职业技术学院计算
机学院,湖北荆门448000
出版物刊名： 荆门职业技术学院学报
页码： 24-28页
主题词： 粗糙集理论 值约简 属性值重要性 规则
摘要：对基于粗糙集理论的启发式值约简算法进行了研究，提出一种新算法．实例表明，新算法操作简便，执行速度较快，能有效约简数据，得到比一般算法更为简洁的规则．同时，文章采用UCI机器学习数据库中的部分数据库进行了实验测试，证明了算法的正确性和有效性.。

不完备信息系统中基于属性重要度的约简算法
陈贞
【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2012(033)004
【摘要】在不完备信息系统中,利用容差关系提出的相似矩阵,给出了一种基于属性重要度的约简算法。

在相似矩阵中,属性的重要度反映了该属性在区别对象时的能力,重要性越小的属性在相似矩阵中出现的次数越多,因为,此属性反映了对象的相似度较高。

因此,利用属性的重要度来选择属性逐次加入约简集中,提出了一种新的算法。

最后通过实验说明了该方法的正确性与有效性。

【总页数】4页(P456-459)
【作者】陈贞
【作者单位】莆田学院电子信息工程系,福建莆田351100
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于云计算的属性重要度约简算法研究 [J], 王志丹
2.基于投票式属性重要度的快速属性约简算法 [J], 王蓉;刘遵仁;纪俊
3.基于属性重要度约简算法在数据挖掘中的应用研究 [J], 周正国
4.基于Relief属性重要度的快速约简算法 [J], 林芷欣; 刘遵仁; 纪俊
5.基于属性重要度的变精度邻域粗糙集属性约简算法 [J], 郑文彬; 李进金; 何秋红
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