一种基于信息熵加权的属性约简算法
Novel method to attribute reduction based on information entropy weighting
成都信息工程大学 软件工程学院, 成都 610200
摘要
针对现有邻域粗糙集模型中存在属性权重都相同，无法保证关键属性在属性约简时能够被保留的问题，提出了一种基于信息熵加权的属性约简算法。首先，采用了类间熵、类内熵策略，以最大化类间熵最小化类内熵为原则给属性赋予权重；其次，构造了基于加权邻域关系的加权邻域粗糙集模型；最后，基于依赖关系评估属性子集的重要性，从而实现属性约简。在基于UCI数据集上与其他三种属性约简算法进行对比实验，结果表明，该算法能够有效去除冗余，提高分类精度。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0366
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1047-1051
文章编号: 1001-3695(2024)04-013-1047-05
发布历史
[2023-11-02] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版
引用本文
罗帆, 蒋瑜. 一种基于信息熵加权的属性约简算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1047-1051. (Luo Fan, Jiang Yu. Novel method to attribute reduction based on information entropy weighting [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1047-1051. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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