一种快速的概念格构造方法

摘要：

提出了一种快速构造概念格(Concept lattice)的方法。 概念格是数据挖掘中进行数据分析和规则提取的一种有效工具，而对一数据库创建概念格的时间复杂度与数据量成指数关系，尤其是数据库存在的多种问题，如噪声、数据不完整和数据库的庞大等，是影响概念格构造和数据挖掘效率的主要因素。因此，对数据实行预处理可以有效地降低合熵函数以人机交互方式选择相应的特征（属性）构造数据删减后的概念格(pruned lattice)，以提高挖掘的度和精度。针对UCI机器学习数据库中的退火数据分析， 实验表明利用经特征选择后的数据构造概念格，有助于可靠布景同效的进行知识挖掘。

关键词： 数据挖掘 概念格 数据预处理 特征选择 熵

作者: 赵奕 施鹏飞

作者单位: 上海交通大学图象处理与模式识别研究所

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国体视学学会图像分析及仿真与虚拟现实专业、中国航空学会信号与信息处理专业第一届联合学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 339～349

在线出版日期: 2000-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）