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基于粗糙集和信息增益的属性约简改进方法
  • 期刊名称:计算机工程与设计
  • 时间:0
  • 页码:5698-5700
  • 语言:中文
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃兰州730070, [2]西北工业大学计算机学院,陕西西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60873196); 甘肃省科技攻关基金项目(2GS064-AS2-035-03)
  • 相关项目:面向入侵检测的数据流挖掘研究
中文摘要:

针对属性过多对于有效的数据挖掘很不利以及约简中差别矩阵的产生会占用较大存储空间的问题,提出了一种基于粗糙集和信息增益的属性约简改进算法。该算法首先采用信息增益技术对决策表属性进行相关分析,删除部分冗余属性,减小属性约简的复杂度,然后直接从决策表中提取出分明函数,求出属性约简。由于避免了分明矩阵的生成,因此该算法不仅节约了时间和空间,而且提高了效率。

英文摘要:

Aiming at the problems of too many attributes in data mining and much space acquired while generating the discernibility ma-trix,an improved algorithm for attribute reduction which is based on the rough sets and information gain,is put forward.The analysis of information gain technology is used to analyze the relationship between attributes to reduce the complexity of reduction.We can get the attribute reduction without generating the discernibility matrix.Less time and space complexity are acquired.And it is verified that the algorithm is effective.

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