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题名面向成组对象集的增量式属性约简算法
被引量:3
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作者
钱进
朱亚炎
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机构
江苏理工学院计算机工程学院
南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016年第4期496-502,共7页
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基金
江苏省自然科学基金项目(BK20141152)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJCZH129)
+2 种基金
江苏省青蓝工程项目
江苏省大数据分析技术重点实验室开放基金项目(KXK1402)
江苏理工学院校级大学生创新项目(KYX15017)
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文摘
现实世界中数据集都是动态变化的,非增量式属性约简方法从头重新计算原始数据集,而且未考虑先前约简结果中的信息,将耗费大量的时间和空间。为此,讨论了动态数据环境下约简的不变性,提出了一种面向成组对象集的增量式属性约简算法,利用先前约简中信息来快速获取强传承性的约简,从而提高增量式学习算法效率。最后,将该算法与非增量式约简方法和面向单个对象的增量式约简方法在UCI数据集和人工数据集上进行了相关比较。实验结果表明,面向成组对象的增量式属性约简算法能够快速处理动态数据,具有较好的约简传承性。
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关键词
粗糙集
属性约简
成组对象集
约简传承性
增量式学习
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Keywords
rough set theory
attribute Reduction
group objects
inheritance rate of Reduct
incremental learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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