不完备决策表属性约简和求核算法的中期报告.docx

不完备决策表属性约简和求核算法的中期报告
一、背景
决策表是一种用于描述决策规则的工具，其可将决策规则转换为易于理解并方便计算的形式。然而，由于决策表中包含了大量的属性，其大小往往非常巨大，这就导致了在对决策表进行分析和处理时存在着很大的困难，而属性约简是解决这一问题的有效方法。另一方面，求核算法是另一种常用的数据约简方法，其在对数据进行特征选择时也有广泛的应用。本文的研究侧重于在不完备决策表中使用属性约简和求核算法进行数据分析和特征选择。
二、研究内容
1.属性约简算法的研究
针对不完备决策表，我们提出了一种改进的属性约简算法，该算法结合了传统属性约简算法和关键词搜索算法，能够有效地快速准确地得到约简结果。同时，我们还从属性约简的角度探讨不完备决策表的数据挖掘应用场景，为实际应用提供了参考。
2.求核算法的研究
针对不完备决策表中存在缺失值的情况，我们提出了一种基于稳定性的求核算法，该算法使用核函数来评估每个属性的重要性，并通过阈值选择最终的特征集，可以有效地在缺失数据情况下进行特征选择。
三、研究意义
本研究提出了一种改进的属性约简算法和一种基于稳定性的求核算法，可以有效地处理不完备决策表中的数据，并对数据进行快速准确地分析和特征选择。这些工具可以广泛应用于各种领域的数据分析和挖掘，具有一定的实际意义。
四、下一步工作
我们将进一步完善提出的算法，并开展实验验证，以进一步证实算法的有效性和性能。此外，我们还计划探索如何将这些算法应用于实际案例，并为实践提供指导。