基于广义差别矩阵的核和属性约简算法.PDFVIP

第 23 卷 第 9 期 控 　制 　与 　决 　策 2008 年 9 月 Vol . 23 No . 9 Cont rol an d D ecis ion 　 Sep . 2008 　　文章编号 : 100 10920 (2008) 基于广义差别矩阵的核和属性约简算法 杨 　明 , 杨 　萍 (南京师范大学 数学与计算机科学学院 , 南京 2 10097) 摘 　要 : 属性约简是粗糙集理论的重要研究内容. 为此引入广义差别矩阵 ,提出基于广义差别矩阵的核和属性约简 算法. 该框架可有效避免连续属性值离散化 ,且有利于与其他机器学习方法相结合. 理论分析表明 ,所提出的算法是 有效而可行的. 关键词 : 粗糙集 ; 广义差别矩阵; 核 ; 属性约简 中图分类号 : TP3 11 　　　　文献标识码 : A Algorithms based on general discernibil ity matrix f or computation of a core and attribute reduction YA N G M i ng , YA N G P i ng ( School of Mat hematics and Comp ut er Science , Nanj ing Normal U niver sit y , Nanj ing 2 10097 , China . Correspondent : YAN G Ming , Email : m . yang @nj nu . edu . cn) Abstract : Att ribut es reduction i s one of import ant p art s researched in rough set t heory . Therefore , in t hi s p ap er , aft er p ropo sing a concep t of general di scernibilit y mat rix , bot h comp ut ation of a core and att ribut e reduction algorit hm s ba sed on general di scernibilit y mat rix are int ro duced . The newly p ropo sed f ramework can effectively avoid di scretizing t he continuou svalued att ribut es and be ea sily incorporat ed into ot her machine learning met ho ds. Theoretical analy si s show s t he effectiveness of t he algorit hm . Key words : Rough set ; General di scernibilit y mat rix ; Core ; Att ribut es reduction 1 　引　　言 程度上会使某些有用 的信息丢失[ 12 ] . 为此 , 文献 　　粗糙集是处理不精确 、不完全和不相容知识的 [ 11]采用距离保持策略 ,直接针对连续值属性决策 一种新的数学理论[ 1 ] . 近年来 ,该理论在机器学习、 表构造模糊差别矩阵 , 以此得到属性约简. 但该文仅 数据挖掘等诸多领域得到了广泛的应用[24 ] . 核和属 考虑只含连续