知识粒度视角下区间值决策信息系统的增量式属性约简

摘要

鉴于以区间值决策信息系统为对象的非增量式属性约简效率不高，现将知识粒度的概念推广到区间值决策信息系统中，从知识粒度的视角系统地研究区间值决策信息系统中的增量式属性约简方法。在区间值决策信息系统中引入相容度的概念并由此改进区间值相容度的度量方法；根据相容度确定相容关系并构造出相应的相容关系矩阵，以此得出一种基于矩阵的区间值决策信息系统中知识粒度的计算方法；探讨在对象集发生变化条件下知识粒度的更新机制，在此基础上用知识粒度来表示属性重要度，以属性重要度为启发式信息构建出增量式属性约简算法。在6个精选的UCI数据集上实施增量式属性约简算法的试验，试验结果表明：在不影响属性约简结果精度条件下，增量式属性约简方法较非增量式属性约简方法消耗时间更少，增量式属性约简方法更加高效。

关键词

属性约简 / 相容度 / 区间值决策信息系统 / 知识粒度 / 增量学习