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基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法
被引量:
11
1
作者
刘遵仁
吴耿锋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第10期268-271,317,共5页
根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,...
根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的。详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响。实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集。
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关键词
邻域粗糙模型
决策依赖度
固有维数估算
极大似然估计法
粒子群优化算法
粒子群快速约简算法
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职称材料
题名
基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法
被引量:
11
1
作者
刘遵仁
吴耿锋
机构
上海大学计算机工程与科学学院
青岛大学信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第10期268-271,317,共5页
基金
国家自然科学基金(61170106)资助
文摘
根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的。详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响。实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集。
关键词
邻域粗糙模型
决策依赖度
固有维数估算
极大似然估计法
粒子群优化算法
粒子群快速约简算法
Keywords
Neighborhood rough set model
Decision-making dependency
Intrinsic dimension estimation
MLE
Particle swarm optimization algorithm
Quick particle swarm reduction algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法
刘遵仁
吴耿锋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
11
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