随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简OA北大核心CSTPCD
ReliefF Weighted Neighborhood Rough Sets and Attribute Reduction Based on Random Multi-Attribute Subspaces
属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息.ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法.该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果…查看全部>>
Attribute reduction is an important preprocessing method for data dimensionality reduction,but most existing attribute reduction methods do not consider the information of attribute weights in information systems.The ReliefF algorithm is a simple and efficient method for evaluating attribute weights.A ReliefF weighted neighborhood rough set and attribute reduction algorithm based on random multi-attribute subspace is proposed in this paper.Firstly,this metho…查看全部>>
王莉
山西大同大学 计算机与网络工程学院,山西 大同 037009
计算机与自动化
属性约简ReliefF算法随机子空间加权邻域邻域粗糙集模型
attribute reductionReliefF algorithmrandom subspaceweighted neighborhoodneighborhood rough set model
《计算机工程与应用》 2024 (8)
69-77,9
2022年度山西省教育厅高等学校科技创新项目(2022L437).
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