【摘 要】
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现实世界中数据集都是动态变化的,非增量式属性约简方法从头重新计算原始数据集,而且未考虑先前约简结果中的信息,将耗费大量的时间和空间.为此,讨论了动态数据环境下约简的
【机 构】
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江苏理工学院计算机工程学院,南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室
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现实世界中数据集都是动态变化的,非增量式属性约简方法从头重新计算原始数据集,而且未考虑先前约简结果中的信息,将耗费大量的时间和空间.为此,讨论了动态数据环境下约简的不变性,提出了一种面向成组对象集的增量式属性约简算法,利用先前约简中信息来快速获取强传承性的约简,从而提高增量式学习算法效率.最后,将该算法与非增量式约简方法和面向单个对象的增量式约简方法在U C I 数据集和人工数据集上进行了相关比较.实验结果表明,面向成组对象的增量式属性约简算法能够快速处理动态数据,具有较好的约简传承性.
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