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采用邻域决策分辨率的特征选择算法  
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【英文篇名】 Feature Selection Algorithm Based on Neighborhood Decision Distinguishing Rate
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【作者】 诸文智; 司刚全; 张彦斌;
【英文作者】 ZHU Wenzhi; SI Gangquan; ZHANG Yanbin(School of Electrical Engineering; Xi'an Jiaotong University; Xi'an 710049; China);
【作者单位】 西安交通大学电气工程学院;
【文献出处】 西安交通大学学报 , Journal of Xi'an Jiaotong University, 编辑部邮箱 2013年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 特征选择; 邻域粗糙集; 邻域决策分辨率;
【英文关键词】 feature selection; neighborhood rough set; neighborhood decision distinguishing rate;
【摘要】 针对目前基于粗糙集模型的特征选择算法无法直接应用于数值型数据、必须经过离散化过程而造成决策信息丢失的问题,提出了一种基于邻域决策分辨率的特征选择算法。该算法根据邻域信息粒中决策分布与其分类能力间的关系,提出了邻域决策确定性(Nc)来衡量单个信息粒的决策分辨能力;并根据特征向量空间上所有信息粒所具有的Nc累加值,定义了邻域决策分辨率作为特征子集上决策可分辨性的量度,从而将名义型和数值型数据统一在同一特征选择算法框架下。仿真实验和实际应用的结果表明,该算法性能优于目前主流基于邻域粗糙集的特征选择方法。
【英文摘要】 The current feature selection algorithms based on the neighborhood rough set(NRS) model are unable to evaluate numerical dataset directly,a discretization procedure becomes necessary to transform the datasets into discrete forms,but inevitably leads to useful decision information loss.To solve this difficulty,a feature selection algorithm based on the neighborhood effective information rate is proposed.In view point of granulated neighborhood,the relation between the decision discernibility and the decision...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61005058); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20090201110019,20070698059)
【更新日期】 2013-02-27
【分类号】 TP18
【正文快照】 特征选择指在保持决策表分类能力不变的前提下,选择相关和必须的条件属性,删除不相关和冗余的条件属性。特征选择算法作为知识发现技术的重要环节之一,提高了后续知识学习算法的运算速度,增强了所得学习模型的紧凑度,加大了对应模型的泛化能力,并能有效避免过拟合现象的发生[1]

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