一种可伸缩的快速属性约简算法

被引：6

作者：

吴子特

叶东毅

机构：

[1] 福州大学数学与计算机科学学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2009年 / 22卷 / 02期

关键词：

粗糙集; 属性约简; 海量数据; 可伸缩性;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2009.02.018

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

摘要：

现有基于粗糙集的属性约简算法主要针对数据全部驻留在内存中的情况,因此算法不适合海量数据的约简计算、可伸缩性较差.本文借助SLIQ算法的思想并引入相应的一种数据预处理策略,由此提出一个快速的属性约简算法,其时间复杂性为O(|U||C|).实验结果表明该算法具有良好的可伸缩性.

引用

页码：234 / 239

页数：6

共 9 条

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