基于粗糙集的高效增量屬性約簡算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)在實際應(yīng)用中呈現(xiàn)出多種變化形式。對象增加、維度增加和屬性值變化是數(shù)據(jù)動態(tài)變化的三種重要類型。在粗糙集理論中，動態(tài)數(shù)據(jù)的屬性約簡問題一直備受關(guān)注。然而，現(xiàn)有的屬性約簡算法大多都只適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)集的處理。基于這些算法獲取動態(tài)數(shù)據(jù)的屬性約簡，不能有效利用已有知識，而是在更新后的決策表上重新運行當(dāng)前算法計算約簡。顯然，這種方法非常耗時甚至有時是不可行的。為了提高屬性約簡的效率，已有學(xué)者提出了基于決策表區(qū)分矩陣的增量算法。這種算法利用增量信息

2、更新決策表區(qū)分矩陣，進而計算更新后決策表的所有約簡。但需要指出的是，由于同一個等價類中的元素條件屬性完全相同，導(dǎo)致這些元素在矩陣中對應(yīng)位置也完全一致，即矩陣中存在著重復(fù)的矩陣項。這在很大程度上降低了矩陣的更新速度。
　　基于上述分析，本文針對數(shù)據(jù)動態(tài)變化的三種類型，分別給出了相應(yīng)的增量約簡算法。主要工作如下：
　　1.針對對象動態(tài)增長的數(shù)據(jù)，構(gòu)造了正域意義下、香農(nóng)熵意義下、互補熵意義下壓縮決策表的區(qū)分矩陣，分析了三種代表性區(qū)

3、分矩陣在對象動態(tài)增長時的更新機制，設(shè)計了基于壓縮決策表區(qū)分矩陣的增量屬性約簡算法。
　　2.面向?qū)傩詣討B(tài)增長的、屬性值動態(tài)變化的數(shù)據(jù)，分析了正域意義下、香農(nóng)熵意義下、互補熵意義下決策表區(qū)分矩陣的更新機制，提出了基于決策表區(qū)分矩陣的增量算法。
　　3.為了進一步改善面向?qū)傩詣討B(tài)增長數(shù)據(jù)、屬性值動態(tài)變化數(shù)據(jù)的增量算法的性能，定義了一種新的壓縮決策表，構(gòu)造了該壓縮決策表的三種區(qū)分矩陣，分析了這些區(qū)分矩陣在屬性動態(tài)增長和屬性值動態(tài)變