基于可區(qū)分度的連續(xù)空間屬性約簡算法研究

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摘要：針對現(xiàn)有粗糙集屬性約簡方法中存在的連續(xù)數(shù)據(jù)處理時的信息丟失、?；呗砸氩灰恢滦畔?、參數(shù)尋優(yōu)困難等問題，提出一種適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)、基于類別可區(qū)分度的非單調(diào)性啟發(fā)式屬性約簡算法。首先以各樣本的標(biāo)簽為依據(jù)對論域進行劃分，同一標(biāo)簽的樣本組合成一個簇，定義每個簇的類間可區(qū)分度和類內(nèi)可區(qū)分度；其次，以最大化類間可區(qū)分度、最小化類內(nèi)可區(qū)分度為約簡原則，定義了一種新的屬性重要性判別準(zhǔn)則以確定最優(yōu)約簡集，從而提高后續(xù)分類器的分類性能。（剩余16060字）