首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 基礎科學 > 基礎科學綜合 > 西北大學學報·自然科學版 > 基于圖的粗糙集屬性約簡方法 【正文】
摘要:屬性約簡是粗糙集理論研究的一個基本問題,它是一種有效的數據約簡方法。然而,目前很多的屬性約簡算法在面對高維數據集時仍然不夠高效。文中利用圖論的相關理論和方法,對基于區分矩陣的粗糙集屬性約簡方法給出了直觀和等價的刻畫。在此基礎上提出了基于圖論的粗糙集屬性約簡方法。實驗結果表明,新的屬性約簡算法在面對較大規模的數據集,尤其是高維的數據集時,不僅能有效地降低數據的維數,同時運行速度快且能保持較高的分類精度。
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