基于权重邻域熵的数值型信息系统属性约简算法

摘要

在邻域粗糙集的属性约简中，每个属性被赋予相同的权重而不能更好地进行属性选择，针对这一问题，提出一种属性权重的邻域条件熵属性约简算法。通过条件属性与决策属性之间的相关系数评估条件属性的权重，基于权重方法提出一种改进的邻域关系，称为权重邻域关系，并提出相应的权重邻域粗糙集模型。以权重邻域粗糙集模型为基础，进一步提出权重邻域熵模型，理论证明权重邻域条件熵的单调性。通过权重邻域条件熵作为启发式函数提出一种新的数值型信息系统属性约简算法。试验结果表明，提出的属性约简算法具有更好的属性约简性能。

关键词

数值型信息系统 / 邻域粗糙集 / 属性约简 / 属性权重 / 邻域熵

基金资助

安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0469,KJ2021A0972)