基于区分链表的属性约简改进算法_1.docx
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基于区分链表的属性约简改进算法_1.docx
基于区分链表的属性约简改进算法1引言粗糙集(RoughSet,RS)理论是Z.Pawlak提出的一种处理不一致、不完整数据和不精确知识表达等各种不完备信息的数学理论[1]。其中属性约简是粗糙集理论中核心内容之一,现已证明是典型的NP难题[2,3]。所谓属性约简是指在保证信息系统分类能力或决策能力不变的条件下,删除属性集中的冗余属性。属性约简在分类学习及分类数据挖掘中具有重要的作用,目前国内外学术界在属性约简方面已经做了大量研究,并得到了许多有效的算法[4~6]。文献[4]深入分析了算法低效性的根源,给出了
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基于区分链表的属性约简改进算法关键词粗糙集;区分矩阵;属性约简;区分线性表1引言粗糙集(RoughSet,RS)理论是Z.Pawlak提出的一种处理不一致、不完整数据和不精确知识表达等各种不完备信息的数学理论[1]。其中属性约简是粗糙集理论中核心内容之一,现已证明是典型的NP难题[2,3]。所谓属性约简是指在保证信息系统分类能力或决策能力不变的条件下,删除属性集中的冗余属性。属性约简在分类学习及分类数据挖掘中具有重要的作用,目前国内外学术界在属性约简方面已经做了大量研究,并得到了许多有效的算法[4~6]。
基于长度约束区分矩阵的属性约简算法研究的任务书.docx
基于长度约束区分矩阵的属性约简算法研究的任务书一、任务背景在数据挖掘中,属性约简是选取重要属性,削减冗余属性以提高数据挖掘效率的重要手段之一。然而,现有的大多数属性约简算法没有考虑到属性之间长度的差异,忽略了不同属性之间的特殊关系,导致了算法的低效性和不稳定性。因此,本研究旨在探讨一种基于长度约束区分矩阵的属性约简算法。二、任务目标本研究的主要目的是设计并实现一种基于长度约束区分矩阵的属性约简算法,在维持约简的有效性的同时,考虑属性之间的长度差异和特殊关系,提高算法的效率和稳定性。具体目标包括:1.对已有
基于Pawlak属性重要度的属性约简算法源码代码.doc
大概一年前写代码实现了这个算法,今天有人问我要,在这里贴出来好了。具体算法思路我也忘了,但是代码应该还算清晰。只需要事先了解下STL。viewplaincopytoclipboardprint?/*测试数据21/10X1X2X3X4X5X6X7X8X9yU1c6yEmhhammU2c6nEmmhmammU3c6nEmhhmammU4c4yEmhhmalhU5c6nEmmmmammU6c6nBmmmaheloU7c6nEmmhmaheloU8s4nBsmhlomalhU9c4nBsmhlomammU10c4
基于Pawlak属性重要度的属性约简算法源码代码.doc
大概一年前写代码实现了这个算法,今天有人问我要,在这里贴出来好了。具体算法思路我也忘了,但是代码应该还算清晰。只需要事先了解下STL。viewplaincopytoclipboardprint?/*测试数据21/10X1X2X3X4X5X6X7X8X9yU1c6yEmhhammU2c6nEmmhmammU3c6nEmhhmammU4c4yEmhhmalhU5c6nEmmmmammU6c6nBmmmaheloU7c6nEmmhmaheloU8s4nBsmhlomalhU9c4nBsmhlomammU10c4