【摘 要】
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对邻域决策系统属性约简,针对邻域决策误差率最小化准则不能准确反映各类分布均匀时样本邻域信息粒中决策信息的问题,结合样本邻域信息粒及其决策分布提出一种能反映条件属性
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673285)资助;四川省青年科技基金项目(2017JQ0046)资助;四川省教育厅自然科学重点基金项目(15ZB0029)资助;研究生优秀论文培育基金项目(川师研[2018]3号26)资助
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对邻域决策系统属性约简,针对邻域决策误差率最小化准则不能准确反映各类分布均匀时样本邻域信息粒中决策信息的问题,结合样本邻域信息粒及其决策分布提出一种能反映条件属性子集与决策属性相关性的度量.首先,用邻域关系矩阵将邻域关系间的集合运算转为矩阵运算;其次,证明新度量的粒化单调性,结合排序思想与邻域关系矩阵对称性改进计算单属性的邻域关系矩阵算法(SANRM),构建了基于邻域关系矩阵的启发式属性约简算法(NRMAR);最后,UCI数据集上实验分析表明,NRMAR能够有效选择属性且保持或改善数据集分类能力.
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