【摘 要】
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属性约简是粗糙集理论研究的核心内容。目前已有的研究成果往往是根据分类性能、代价或不确定性等一些度量来定义及求解约简,并未充分考虑数据扰动有可能对约简结果产生的波
【机 构】
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江苏科技大学计算机学院,南京理工大学经济管理学院,江苏科技大学数理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572242,61503160,61502211);江苏省高校哲学社会科学基金(2015SJD769);中国博士后科学基金(2014M550293);江苏省青蓝工程人才项目
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属性约简是粗糙集理论研究的核心内容。目前已有的研究成果往往是根据分类性能、代价或不确定性等一些度量来定义及求解约简,并未充分考虑数据扰动有可能对约简结果产生的波动影响。为解决这一问题,提出了一种可以求解稳定约简的启发式算法框架：首先,在全体样本集上利用多次聚类进行多重采样以得到若干边界样本集合;其次,利用集成策略,对每一个属性在所有边界样本集合上求得的重要度进行融合;最后,选择重要度较高的属性加入到约简集合中。在8个UCI数据集上将新算法与传统算法进行对比分析,实验结果表明当数据发生扰动时,所提出的方法不
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