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基于决策分类的分块差别矩阵及其属性约简算法
基于决策分类的分块差别矩阵及其属性约简算法
摘要：分块差异矩阵是一种有效的决策分类算法，可以通过将属性划分成多个块进行决策分类，提高分类的准确性和效率。然而，容易产生冗余的属性和模型不一致等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于决策分类的分块差别矩阵及其属性约简算法。该算法通过计算属性在不同块之间的差异度量，并利用信息熵进行属性的约简，从而得到更加精简的特征集。实验证明，该算法能够有效地提高分类的准确性和效率。
关键词：分块差异矩阵、决策分类、属性约简、差异度量、信息熵
1.引言
决策分类是数据挖掘中的一个重要任务，主要用于根据已知的训练样本对未知的测试样本进行分类。传统的分类算法主要基于属性的全局信息，没有考虑属性在不同类别之间的差异。然而，不同类别之间的差异对于分类任务非常重要。因此，基于差异的分类算法被提出。分块差异矩阵是一种基于属性差异的分类算法，通过将属性划分成多个块，能够更好地捕捉属性的差异，提高分类的准确性和效率。
然而，分块差异矩阵算法存在一些问题。首先，划分属性块时，容易产生冗余的属性，导致特征集过大。其次，属性的选择和分类模型之间可能存在不一致，导致分类效果下降。为了解决这些问题，本文提出了一种基于决策分类的分块差异矩阵及其属性约简算法。
2.方法
2.1分块差异矩阵
分块差异矩阵算法主要分为两个步骤：属性块划分和差异度量。
属性块划分：首先，根据属性的相关性和特征之间的差异程度，将属性划分成多个块。属性之间的相关性可以通过协方差等方法进行计算。属性之间的差异程度可以通过计算属性值的距离进行度量。
差异度量：在每个块内，通过计算属性差异度量来评估属性在不同类别之间的差异。常用的差异度量方法包括信息增益、基尼指数等。差异度量的结果可以用于评估属性的重要性，然后进行属性约简。
2.2属性约简算法
为了避免冗余的属性和模型不一致等问题，本文提出了一种基于信息熵的属性约简算法。
首先，计算每个属性块内各个属性的信息熵，用于度量属性的重要性。属性的信息熵越大，则说明该属性对分类结果的影响越大。
然后，根据信息熵的大小对属性进行排序，选择信息熵较大的属性作为初始特征集。
接下来，利用信息熵进行属性约简。在每一步中，计算特征子集中每个属性的信息熵，并选择最大的一个属性进行保留。然后，将该属性与其他属性进行组合，并计算组合属性的信息熵。如果组合属性的信息熵大于原特征子集的信息熵，则将该组合属性加入到特征子集中。最终得到的特征子集即为属性约简结果。
3.实验与结果分析
本文在UCI数据集上进行了实验，评估了所提出的算法的准确性和效率。
实验结果表明，所提出的基于决策分类的分块差异矩阵及其属性约简算法能够有效地提高分类的准确性和效率。与传统的分类算法相比，该算法能够更好地捕捉属性之间的差异，提高分类的准确性。与传统的属性约简算法相比，该算法能够得到更加精简的特征集，减少冗余的属性，提高分类的效率。
4.结论
本文提出了一种基于决策分类的分块差异矩阵及其属性约简算法。通过将属性划分成多个块，该算法能够更好地捕捉属性之间的差异，提高分类的准确性和效率。实验证明，该算法能够有效地提高分类的准确性和效率。未来的研究方向可以考虑进一步优化算法，提高算法的可扩展性和适用性。