面向非完备决策表的正向近似特征选择加速算法

正向近似是刻画目标概念组成结构的一种有效方法.文中针对非完备决策表现有特征选择算法计算耗时过大的缺陷,提出了一种基于正向近似的通用特征选择加速算法.该算法不仅对候选属性具有保序性,而且通过在特征选择过程中减少样本数据的规模来降低计算耗时,加速特征选择过程.实验结果进一步验证了加速算法的有效性和高效性.特别指出的是,随着属性的增多和数据量的增大,加速算法的性能通常会更好,可有效应用于海量数据的特征选择.

一种基于非完备决策表的核特征计算方法

本文基于相容关系构造了非完备决策表的可辨别矩阵,并设计了非完备决策表的核特征快速计算方法.由于算法仅利用核特征在可辨别矩阵中的性质,而并不存储矩阵元素,使算法的空间复杂度得到显著降低,算法的时间复杂度和空间复杂度分别为O(|C||U|2)和O(|U|).