【摘 要】
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基于邻域粗糙集的属性约简算法在进行属性约简时只考虑单一属性对决策属性的影响,未能考虑各属性间的相关性,针对这个问题,提出了一种基于卡方检验的邻域粗糙集属性约简算法(
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东省智慧矿山信息技术重点实验室,青岛大学附属医院
【基金项目】
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:国家重点研发计划（2017YFC0804406），山东省自然科学基金(ZR2018MF009)，山东省“泰山学者”攀登计划
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基于邻域粗糙集的属性约简算法在进行属性约简时只考虑单一属性对决策属性的影响,未能考虑各属性间的相关性,针对这个问题,提出了一种基于卡方检验的邻域粗糙集属性约简算法(ChiS-NRS)。首先,利用卡方检验计算相关性,在筛选重要属性时考虑相关属性之间的影响,在降低时间复杂度的同时提高了分类准确率;然后,将改进的算法与梯度提升决策树(GBDT)算法组合以建立分类模型,并在UCI数据集上对模型进行验证;最后,将该模型应用于预测肝癌微血管侵犯的发生。实验结果表明,与未约简、邻域粗糙集约简等几种约简算法相比,改进算法
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