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基于广义正交模糊粗糙集的属性约简
基于广义正交模糊粗糙集的属性约简
摘要：在数据挖掘和机器学习领域，属性约简是一种常用的数据预处理技术，可以减少数据集中不相关或冗余的属性，提高数据处理的效率和模型的性能。在属性约简的过程中，信息熵和模糊熵是常用的评价指标，然而传统的信息熵和模糊熵忽略了属性之间的互斥关系和相关性。为了解决这一问题，提出基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法。该方法通过构建广义正交模糊粗糙集模型，综合考虑属性之间的互斥关系和相关性，从而提高属性约简的准确性和鲁棒性。实验结果表明，基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法能够有效地提取出精确且具有较高辨识能力的属性子集。
关键字：数据挖掘；属性约简；广义正交模糊粗糙集；互斥关系；相关性
1.引言
数据挖掘任务涉及大量的属性，很多属性之间存在相关性或互斥关系。属性约简是一种常用的数据预处理技术，在数据集中减少不相关或冗余的属性，提高数据处理和模型性能。传统的属性约简方法主要利用信息熵和模糊熵等指标进行属性评价，然而忽略了属性之间的互斥关系和相关性。为了解决这一问题，本文提出基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法。该方法通过构建广义正交模糊粗糙集模型综合考虑属性之间的互斥关系和相关性，从而提高属性约简的准确性和鲁棒性。
2.相关工作
2.1传统属性约简方法
传统的属性约简方法主要利用信息熵和模糊熵等指标进行属性评价。信息熵定义为属性集对于目标集合的不确定性量度，属性的信息熵越小说明其对目标的贡献越大。模糊熵是模糊集合理论中的一个重要概念，用于描述模糊集合的纯度。传统的属性约简方法通过计算属性的信息熵或模糊熵，将不相关或冗余的属性进行排除。
2.2正交模糊粗糙集
正交模糊粗糙集是一种新的粗糙集扩展模型，能够处理属性之间的互斥关系和相关性。正交模糊粗糙集通过构建模糊粗糙集模型，综合考虑属性之间的互斥关系和相关性。然而，由于正交模糊粗糙集没有考虑属性的广义性，可能会出现不完备和不唯一的属性约简结果。
3.基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法
为了解决正交模糊粗糙集的不足，本文提出一种基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法。该方法首先构建广义正交模糊粗糙集模型，建立属性之间的互斥关系和相关性。然后，利用属性的互斥关系和相关性进行属性评价和排序。最后，根据属性的评价和排序结果进行属性约简。
4.实验结果分析
本文使用UCI数据集进行实验，比较了基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法与传统属性约简方法的性能。实验结果表明，基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法能够提取出精确且具有较高辨识能力的属性子集。与传统属性约简方法相比，基于广义正交模糊粗糙集的方法在属性选择和模型性能上均具有优势。
5.结论
本文提出了一种基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法。该方法通过构建广义正交模糊粗糙集模型，综合考虑属性之间的互斥关系和相关性，提高属性约简的准确性和鲁棒性。实验证明，基于广义正交模糊粗糙集的属性约简方法能够有效地提取出精确且具有较高辨识能力的属性子集。
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