【摘 要】
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经典粗糙集的前向启发式正域约简算法没有考虑到存在多个重要度最大的条件属性时如何合理地去选择候选属性;同时在度量条件属性间相关性时忽略了决策属性的影响程度,由此得到的约简集合泛化能力较弱.针对这些问题,首先引入信息粒度,提出一种候选属性选择的优化策略;其次引入信息论中交互信息的概念,通过计算属性之间的交互信息来剔除冗余属性;并在此基础上,提出了基于信息粒度与交互信息的属性约简改进算法;最后在高维微阵列基因表达数据集上进行对比实验,实验结果表明,本文提出的算法有较好的属性约简结果和分类准确率.
【机 构】
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计算智能重庆市重点实验室（重庆邮电大学）,重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFC2003502),国家自然科学基金项目(61876201)。
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经典粗糙集的前向启发式正域约简算法没有考虑到存在多个重要度最大的条件属性时如何合理地去选择候选属性;同时在度量条件属性间相关性时忽略了决策属性的影响程度,由此得到的约简集合泛化能力较弱.针对这些问题,首先引入信息粒度,提出一种候选属性选择的优化策略;其次引入信息论中交互信息的概念,通过计算属性之间的交互信息来剔除冗余属性;并在此基础上,提出了基于信息粒度与交互信息的属性约简改进算法;最后在高维微阵列基因表达数据集上进行对比实验,实验结果表明,本文提出的算法有较好的属性约简结果和分类准确率.
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