首页 期刊 模糊系统与数学 基于近似分类质量及特异度的属性约简算法的部分改进 【正文】

基于近似分类质量及特异度的属性约简算法的部分改进

作者:安晓钢; 张小红; 麻卫萍 陕西科技大学文理学院; 陕西西安710021; 平安科技(深圳)有限公司上海分公司; 上海200122
粗糙集   近似分类质量   特异度   属性约简  

摘要:对基于近似分类质量及特异度的属性约简算法做了部分改进。主要解决已有算法的如下问题:当几个属性集合的近似分类质量或特异度相等、且其对应的属性组合数目也相等时,以前的算法无法分辨、只能随机选择。本文通过引入两个新的评判指标,当遇到前述问题时,计算这两个指标可以在一定程度上分别做出进一步筛选。数据结果表明,改进后算法能较快找到约简,提高了约简速度。

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