预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/4
2/4
3/4
4/4

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用研究 论文 摘要 粗糙集理论是近年来兴起的一种数据挖掘技术,可以用于特征选择、分类、聚类等多个领域。在实际应用中,粗糙集模型的性能与邻域选择有着密切的关系。本文提出了一种基于邻域的扩展粗糙集模型,并将其应用于特征基因选择中。实验结果表明,该模型在特征选择中具有更好的性能和稳定性。 关键词:粗糙集;邻域选择;特征选择 Abstract Roughsettheoryisadataminingtechnologythathasemergedinrecentyears.Itcanbeusedinfeatureselection,classification,clusteringandotherfields.Inpracticalapplication,theperformanceofroughsetmodelsiscloselyrelatedtoneighborhoodselection.Inthispaper,weproposeanextendedroughsetmodelbasedonneighborhoodselectionandapplyittofeaturegeneselection.Theexperimentalresultsshowthatthemodelhasbetterperformanceandstabilityinfeatureselection. Keywords:Roughset;Neighborhoodselection;Featureselection 1.引言 粗糙集理论是20世纪80年代由波兰学者Pawlak等人提出的一种基于近似和纯粹知识处理的数学方法。通过对一个决策系统的知识进行确定性粗化和不确定性约简处理,可以找出规律性信息中的本质部分。由于其简单、直观、自适应、可扩展等特点,粗糙集理论得到了广泛的关注,并被成功应用于特征选择、分类、聚类等多个领域。 在粗糙集理论中,邻域是一个重要的概念。通常采用基于距离的邻域或基于相似度的邻域来表示数据之间的关系。基于邻域的粗糙集模型利用邻域结构来构建近似概念,这样可以更好地处理不同数据之间的差异性问题。但是,现有的邻域选择方法主要基于经验设置或单一的标准算法,不够灵活和自适应。 为了解决这一问题,本文提出了一种基于邻域的扩展粗糙集模型,该模型可以针对不同的数据集和任务通过学习自适应地选择邻域。同时,我们将该模型应用于特征基因选择中,并在真实数据集上进行了实验。实验结果表明,该模型具有更好的精度和稳定性。 2.相关工作 2.1粗糙集和特征选择 粗糙集理论最初是为了解决决策系统中的属性约简问题而提出的。在粗糙集模型中,一个属性可被看作是对决策的一种影响因素。特征选择是指从原始数据中选择最有用的特征,用于下一步的模型训练和预测。特征选择在机器学习和数据挖掘中起着重要的作用,可以有效地降低维度和减少运算量。 2.2邻域选择 邻域选择是指在给定数据集上确定邻域结构的过程。一般认为,相似的数据之间具有更紧密的联系。通过选择不同的邻域结构,可以更准确地表达数据间的相似性和差异性。近年来,许多基于距离、密度、分布和图等不同的邻域选择方法被提出并应用。 2.3邻域选择与粗糙集 邻域选择对于粗糙集模型的性能具有重要影响。一般来说,邻域结构越紧密,产生的近似概念越精确,但也容易受到噪声和异常值的影响。邻域结构过于松散,则易导致概念间的混淆和不准确性。因此,如何自适应地选择合适的邻域结构是一个关键问题。 3.基于邻域的扩展粗糙集模型 本文提出了一种基于邻域的扩展粗糙集模型,通过学习自适应地选择邻域结构。该模型主要包含两个部分,邻域构建和粗糙约简。 3.1邻域构建 为了自适应地选择邻域结构,我们提出了一种基于聚类的邻域构建方法。具体来说,我们采用层次聚类算法确定不同级别的邻域,以最大化由邻域产生的统计信息量。对于每个数据点,我们首先将其作为一个独立的簇,并计算与其它簇的贡献。然后,逐步合并贡献最大的簇,直到满足指定的邻域大小或从聚类树的所有簇中选择。 3.2粗糙约简 在确定了邻域结构后,我们可以使用标准的粗糙约简算法来找到最小的决策属性子集。在本文中,我们选择了一个基于十进制编码的快速约简算法来进行实验。该算法首先将属性转换为十进制数,然后在编码空间中搜索最优解。 4.实验与分析 为了评估提出的基于邻域的扩展粗糙集模型在特征基因选择中的性能,我们选择了三个真实数据集,并与传统的粗糙集模型、邻域一般设置的模型和其他特征选择方法进行了比较。实验结果如下表所示。 表1.不同方法在三个数据集上的特征选择结果 |数据集|粗糙集|邻域设置|邻域扩展粗糙集| |:------:|:-------:|:-------:|:---------:| |细