10.3969/j.issn.1000-386x.2021.06.042
基于集成学习的决策粗糙集特定类属性约简算法
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.目前决策粗糙集的属性约简大多基于全局的决策类,并且都是采用单一的约简准则.针对这一问题,在决策粗糙集下提出一种特定类别属性约简算法.针对特定的决策类,给出一种属性约简的定义,在保证决策区域极大化的同时尽可能地降低决策区域划分时的代价;利用集成学习的方法设计出相应的启发式属性约简算法.通过在UCI数据集上与已有的算法进行实验比较,验证了该算法具有更高的属性约简性能.
粗糙集、属性约简、特定类、决策区域、决策代价
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TP18(自动化基础理论)
艺术科学规划项目HB16-YB0164
2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
262-270
