一种基于新的条件信息熵的高效知识约简算法

被引：28

作者：

刘启和

李凡

闵帆

叶茂

杨国纬

机构：

[1] 电子科技大学计算机科学与工程学院

来源：

控制与决策 | 2005年 / 08期

关键词：

Rough集理论; 知识约简; 条件信息熵;

D O I：

10.13195/j.cd.2005.08.40.liuqh.007

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

分析了在知识约简过程中现有条件信息熵的不足,给出一种新的条件信息熵,由此定义新的属性重要性.将其与基于正区域和基于现有条件信息熵的属性重要性进行比较,结果表明新的属性重要性是一种更准确、更全面的启发信息.以新的属性重要性为启发信息设计约简算法,并给出计算新的条件信息熵的高效算法.理论分析和实验结果表明,与基于现有条件信息熵的约简算法相比,该约简算法时间复杂度较低,且在搜索最小或次优约简方面更优.

引用

页码：878 / 882

页数：5

共 5 条

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