基于属性质量度的变精度邻域粗糙集属性约简

摘要

变精度邻域粗糙集相比于邻域粗糙集具有抗噪容错的能力,但由于重新定义了下近似,正域的划分不再严格,使得属性重要度的可信度降低,在精度改变的情况下无法优先选取最优的属性.针对这一问题,分析变精度邻域粗糙集的下近似,引入邻域内的正确分类率,定义属性质量度,提出一种基于正域的增量和平均正确分类率的增率相结合的属性度量方法.通过和现有的基于属性重要度的属性约简算法做比较,实验结果表明,改进后的属性度量方法对变精度有更好的适应性,在不同变精度阈值下能得到更优的约简结果.

关键词

变精度邻域粗糙集 / 属性约简 / 正域 / 属性质量度 / 正确分类率