基于灰色关联度的粗糙集属性约简方法

摘要：

该文从粗糙集理论中属性重要性出发,结合灰色系统理论中灰色关联度的概念,提出了一种新的基于属性重要性的启发式约简算法。该算法计算出单个条件属性与决策属性的灰色关联度值,以此作为启发式信息删除冗余属性,得到条件属性的约简。通过对KDD数据库和UCI机器学习数据库中几个数据库进行属性约简,结果证明了改进算法和新提算法的正确性和可行性。

关键词： 粗糙集 属性约简 灰色关联度 启发式算法 KDD数据库 机器学习

作者: 马力 索永强 谭薇

作者单位: 西安邮电学院 信息安全研究中心,西安 710061 西安邮电学院 计算机科学与技术系,西安 710061

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会网络应用分会2009年网络新技术与应用年会

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 191-193

在线出版日期: 2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）