区间值决策表中基于相对知识粒度的属性约简.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共26页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
区间值决策表中基于相对知识粒度的属性约简.pptx
区间值决策表中基于相对知识粒度的属性约简目录添加章节标题区间值决策表区间值决策表的定义区间值决策表的表示方法区间值决策表的应用场景相对知识粒度知识粒度的概念相对知识粒度的定义相对知识粒度的计算方法基于相对知识粒度的属性约简属性约简的概念基于相对知识粒度的属性约简算法算法步骤及流程算法复杂度分析实验与分析数据集的选取与预处理实验设置与对比实验实验结果分析结果对比与讨论结论与展望本文工作总结研究成果与贡献未来研究展望THANKYOU
基于决策表分解的属性约简算法.docx
基于决策表分解的属性约简算法基于决策表分解的属性约简算法摘要:属性约简作为数据挖掘和机器学习中的重要技术之一,经过多年的发展和研究,已经取得了一定的成果。本论文针对决策表分解问题,提出了一种基于决策表分解的属性约简算法。该算法通过将决策表分解为多个子决策表,然后分别求解每个子决策表的约简结果,最后综合得到全局的属性约简结果。实验结果表明,该算法相比传统的属性约简算法在时间和空间上都有较大的优势。关键词:属性约简;决策表分解;数据挖掘;机器学习1.引言属性约简作为数据挖掘和机器学习中的关键技术之一,广泛应用
基于粒计算的决策表属性约简.docx
基于粒计算的决策表属性约简基于粒计算的决策表属性约简摘要:决策表属性约简是对决策表进行优化的重要方法之一。传统的属性约简方法往往面临维度灾难、计算复杂度高等问题。本文提出了基于粒计算的决策表属性约简方法,通过粒化技术将决策表中的离散属性转化为粒属性,从而降低决策表的维度。在此基础上,结合粒计算的优势,引入了粒度约简和粒度优化两个方面的技术,提高了属性约简的效果和效率。实验证明,该方法能够有效地提取出最重要的属性,减少了决策表的维度,提高了决策表的分类性能。关键词:粒计算;决策表;属性约简;粒度约简;粒度优
基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法.pptx
基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法目录压缩决策表压缩决策表的定义压缩决策表的构建过程压缩决策表的优势乐观多粒度粗糙集乐观多粒度粗糙集的定义乐观多粒度粗糙集的近似算子乐观多粒度粗糙集的性质粒度约简算法粒度约简算法的原理粒度约简算法的实现过程粒度约简算法的优化策略基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法算法的提出背景算法的基本思想算法的实现步骤算法的复杂度分析算法的应用场景与优势算法的应用场景算法的优势分析算法的未来发展前景THANKYOU
基于相对核的属性约简.docx
基于相对核的属性约简基于相对核的属性约简摘要:属性约简是数据预处理领域中的一个重要任务,主要用于减少数据集中的冗余属性,提高数据的表示能力和计算效率。传统的属性约简方法往往基于信息增益、相关性等指标进行属性选择,但在处理高维数据集时存在计算复杂度高、结果依赖属性选择顺序等问题。针对这些问题,相对核引入了核函数,提供了一种新的属性约简方法。本文首先对相对核的基本概念进行了介绍,然后详细探讨了基于相对核的属性约简算法的流程和原理。实验结果表明,相对核方法在属性约简方面具有较好的性能,能够有效减少数据集的维度并