一种基于粗集的决策表属性值约简改进算法.pdf

维普资讯 第 31卷 第1期 合肥 工业 大 学 学报 (自然科学版) Vo1．31No．1 2008年 1月 JOURNAL OFHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY Jan．2008 一 种基于粗集的决策表属性值约简改进算法 史君华 ， 胡学钢 (1．合肥师范学院计算机科学与技术系，安徽 合肥 230061；2．合肥工业大学计算机与信息学院，安徽 合肥 230009) 摘 要：属性约简和值约简是粗糙集理论中的重要内容。文章提出一种适用于决策表的属性值约简改进算法 AVRIMC，对分辨矩阵中的每一行，直接利用吸收率和求得的值核信息，优化该行后续元素的构造；最后用 UCI数据集进行实验 ，并与文献中算法相 比较，结果表明本算法在保持正确性的基础上 ，时间性能有一定程 度的改进。 关键词：数据挖掘；粗糙集合 ；决策表；分辨矩阵；值约简 中图分类号 ：TP301．6 文献标识码 ：A 文章编号：1003—5060(2008)01-003604 Animprovedalgorithm forvaluereductionofattributes indecision tablesbasedonrough settheory SHIJun-huaI． HU Xue-gang (1．Dept．ofComputerScienceandTechnology，HefeiTeachersCollege，He{ei230061，China；2．SchoolofComputerandInformation， HefeiUniversityofTechnology，Hefei230009，China) Abstract：Attributereductionandvaluereductionaretwomaincontentsinrough settheory．An im provedvaluereductionalgorithm suitablefordecisiontables，AVRIMC，ispresentedinthispaper．For everyrow inthediscernibilitymatrix，itutilizestheabsorptivityandvaluecorepropertiesasoptimiza— tionconditionstoconstructthelatteriternsofthisrow。Experimentresultsshow thatthismethodiS superiortothealgorithm inrelatedliteraturein timeconsumption． Keywords：datamining；rough set；decisiontable；discernibilitymatrix；valuereduction 了改进，得到的规则相对简单。文献[6]利用区分 0 引 口 矩阵提出了一种属性与值约简算法，在值约简的 粗糙集合理论是由文献 [1]提出的一种处理 过程中抽取规则，避免了反复大量的计算，但区分 模糊和不确定性 问题的数学工具，目前 已在人工 矩阵里的元素相对复杂。文献 [7]也给出了一种 智能、知识发现、模式识别与分类、故障检测等方 利用分辨矩阵求解属性值约简算法，算法相对简 面得到较成功的应用。 单、适用，但分辨矩阵的构造仍可简化。 决策表是粗集理论中最为常见的一种知识表 本文在文献[7]的基础上，提出一种基于值核 达系统E。属性约简和值约简是知识约简的重要