基于Relief属性重要度的快速约简算法.docx

基于Relief属性重要度的快速约简算法
基于Relief属性重要度的快速约简算法
摘要
属性约简是特征选择领域的一个重要任务，它可以减少数据集的维度，并提高分类器的性能。然而，现有的属性约简算法通常存在计算复杂度高的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Relief属性重要度的快速约简算法。该算法通过计算属性间的相关度，并使用Relief算法计算属性的重要性评分。然后，基于属性的重要性评分，算法使用贪心策略进行属性约简。实验结果表明，该算法在运行时间上具有较快的速度，并且能够找到高质量的属性约简结果。因此，该算法在实际应用中具有重要的意义。
关键词：属性约简、Relief算法、属性重要度、贪心策略、数据挖掘
1.引言
属性约简是一个重要的特征选择任务，它可以减少数据集的维度，并提高分类器的性能。然而，现有的属性约简算法通常存在计算复杂度高的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Relief属性重要度的快速约简算法。
2.相关工作
在过去的几十年中，有许多属性约简算法被提出。其中一些算法使用信息增益、相关度等技术来评估属性的重要性。然而，这些算法通常需要对整个数据集进行计算，计算复杂度较高。为了解决这个问题，一些算法使用启发式方法，如遗传算法、模拟退火算法等。
3.算法介绍
本文提出的算法主要分为三个步骤：属性间的相关度计算、Relief算法的属性重要度评估和基于属性重要度的贪心约简。在第一步中，我们计算属性间的相关度，并使用这些相关度来评估属性的重要性。在第二步中，我们使用Relief算法计算属性的重要度评分。在第三步中，我们使用贪心策略进行属性约简。
4.实验结果
本文在多个数据集上进行了实验，对比了提出算法和其他经典算法的性能。实验结果表明，提出的算法在运行时间上具有较快的速度，并且能够找到高质量的属性约简结果。
5.结论
本文提出了一种基于Relief属性重要度的快速约简算法。实验结果表明，该算法在运行时间上具有较快的速度，并且能够找到高质量的属性约简结果。因此，该算法在实际应用中具有重要的意义。
参考文献：
[1]R.Kohavi,“Astudyofcross-validationandbootstrapforaccuracyestimationandmodelselection,”Proc.Int.JointConf.Artif.Intell.,vol.14,pp.1137–1143,1995.
[2]K.KiraandL.A.Rendell,“Apracticalapproachtofeatureselection,”Proc.Int.Jt.Conf.Artif.Intell.,vol.2,pp.249–252,1992.
[3]L.Breiman,“Randomforests,”Mach.Learn.,vol.45,no.1,pp.5–32,2001.
[4]I.GuyonandA.Elisseeff,“Anintroductiontovariableandfeatureselection,”J.Mach.Learn.Res.,vol.3,no.Mar,pp.1157–1182,2003.
[5]Y.YangandG.I.Webb,“Discretizationofcontinuous-valuedattributesandinstancesusingrelief,”DataMin.Knowl.Discov.,vol.8,no.3,pp.263–292,2004.