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基于圖的粗糙集屬性約簡方法

米據生; 陳錦坤 河北師范大學數學與信息科學學院; 河北石家莊050024; 河北省計算數學與應用重點實驗室; 河北石家莊050024; 閩南師范大學數學與統計學院; 福建漳州363000; 中國人工智能學會粒計算與知識發現專業委員會; 河北省數學會
  • 粗糙集
  • 屬性約簡
  • 圖論
  • 頂點覆蓋

摘要:屬性約簡是粗糙集理論研究的一個基本問題,它是一種有效的數據約簡方法。然而,目前很多的屬性約簡算法在面對高維數據集時仍然不夠高效。文中利用圖論的相關理論和方法,對基于區分矩陣的粗糙集屬性約簡方法給出了直觀和等價的刻畫。在此基礎上提出了基于圖論的粗糙集屬性約簡方法。實驗結果表明,新的屬性約簡算法在面對較大規模的數據集,尤其是高維的數據集時,不僅能有效地降低數據的維數,同時運行速度快且能保持較高的分類精度。

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西北大學學報·自然科學版

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 2.01 影響因子
  • 教育 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:陜西省教育廳;主辦單位:西北大學

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