《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于邻域粗糙集下知识划分的信息表降维

Dimension reduction for information tables based on knowledge partition of neighborhood rough set

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作者 彭潇然,刘遵仁,纪俊
机构 青岛大学 数据科学与软件工程学院;青岛大学 计算机科学技术学院
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摘要 Pawlak粗糙集的知识约简包括对决策表的知识约简和对信息表的知识约简。作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集在针对决策表的属性约简方面应用广泛,而针对信息表的属性约简方面应用鲜少。为了设计一种适用于信息表的属性约简算法,根据Pawlak粗糙集的信息表知识约简标准,首先提出一种邻域粗糙集的信息表知识约简标准,然后根据这种标准,结合贪心思想,进一步提出了一种适用于聚类任务的信息表属性约简算法。与主成分分析(principal component analysis,PCA)算法相比,实验结果表明用该算法对数据集降维后,得到的属性约简集合的属性个数较多,K-means算法根据属性集合进行聚类的精度较高。实验结果证明该算法能有效地应用于信息表的属性约简方面。
关键词 降维;聚类;信息表;邻域粗糙集;属性约简
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61503208)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-01-006.html
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中图分类号 TP391
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