一种基于Rough集的不一致和不完全决策表处理方法.pdfVIP

2007年 赣南师范学院学报 No．6 第六期 Journal of Gannan Normal University Dec．2007 一 种基于Rough集的不一致和 不完全决策表处理方法 刘财辉 (赣南师范学院数学与计算机科学学院，江西赣州 341000) 摘 要：本文利用Rough集理论针对不一致和不完全数据，提出了一种基于匹配度和覆盖度的处理方法．数据 实验证明了该方法的可行性和有效性． 关键词：Rough集；决策表；缺失值；数据补全 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1004—8332(2007)O6一OO24一o4 在现实世界中很多数据是不完全的，丢失的，观测不到的，隐藏的或是录入过程中发生错误的数据，而利 用Rough集理论能有效处理这种不完备性，补全缺失的数据，发现新的规则，更好地为决策者提供决策依 据口 】．本文主要研究了对含有缺失值及不一致数据决策表的处理方法，所提出的方法在填充缺失数据时不 需要任何先验知识，充分利用了Rough集理论的优点．我们假设含有缺失值的个体在整个决策表中所占比例 较小(假设不超过整个决策表的30％)且所有个体的决策值都未缺失．为了后续描述算法的方便先给出以下 几个定义，其它概念请读者参考相关文献． 定义l设有一致决策表 ，其核属性为c ，i=l，2，…，n；a为 中个体，此个体在属性c 下的属性值记 为c (a)．又设另有一决策表S，则任一Is中的个体／／,与个体a的匹配度P。 定义如下： card({c I c (口)=cf( )}) — — — — 一 若P =l，则称个体 与个体a完全匹配．若P。 =0，则个体 与个体a完全不匹配． 定义2[3 在决策表中有相同的条件属性值但却有不同的决策属性值的那些个体组成的序列，称为冲 突个体序列． 定义3[3 设S=(u，A，c，D)，对yx∈U，个体 有若干条件属性值c ( )，c ( )，……，c ( )和若干 决策属性值d ( )，d ( )．……，d ( )，即有C：{c ，c ，……，c }，D={d ，d ，……，d }． 体 对应的决 策规则可写成c ( )，c：( )……c ( )一d，( )，……，d ( )，简记为c 一D．则定义规则C 一D的覆盖度 为： 。、， (c，D)： ， l 其中C( )表示根据条件属性个体 所在的类，D( )表示根据决策属性个体 所在的类． 1 算法描述 在描述算法之前，我们先简要介绍一下设计算法的思想．为了将一个一般决策表分成完全一致表和完全 不一致表，我们设计了算法1；为了从一组数据中找到一个特别突出的数据，我们设计了算法2；为了处理决 策表中出现的不一致数据及缺失值我们设计了算法3．以下我们就详细的描述我们的设计思想． 算法1：从决策表中分离出含有缺失属性值的个体 输入：可能含有缺失属性值的个体的决策表 · 收稿日期-2007—09—11 基金项目：赣南师范学院校级课题(NO．410279) 作者简介：刘财辉(1979一)，男，江西于都人，赣南师范学院数学与计算机科学学院讲师、硕士，主要研究方向：Rough集理论及应用． 第6期 刘财辉 一种基于Rough集的不一致和不完全决策表处理方法 25 输出：完全决策表 DeleteStar(决策表T) {confl{}={I；／ confl{}用来存放含有 值属性值的个体 ／ for(i=1；i=n；i++)／ n为决策表T中个体数目 ／ for(j=1；j=in；j++)／ m是决策表T中属性的个数 ／ {i