近似边界精度信息熵的属性约简

针对信息观只考虑知识粒度的大小,不能客观、全面度量属性重要性的不足,首先从代数观出发,提出近似边界精度的定义;其次,根据相对模糊熵的定义,提出相对信息熵及增强信息熵概念,与相对模糊熵相比具有明显的放大作用;再次,将近似边界精度融合相对信息熵和增强信息熵,提出两种新的属性约简方法,在求U/(B∪b)时充分利用U/B的结果,可大大减少系统的时间开销;最后,通过实验分析和比较,本文算法在约简质量、分类精度上的可行性和有效性得到了验证.