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基于互信息的属性约简改进算法
文献摘要：
针对传统粗糙集算法准确率较低,精度较差,分析大规模数据时难以获得理想结果等问题,提出了基于互信息的属性约简改进算法.为了提高算法精度,引入了对条件熵的计算;采用条件概率考量属性重要性,降低了算法的复杂度;计算时,优先计算数据相容性,优化了样本计算数量;利用多组数据集,对比不同分类器和现有算法.实验结果表明,在不增加时间复杂度前提下,改进算法能得到更好的约简规则,获取理想的约简结果.
文献关键词：
粗糙集;属性约简;互信息;决策表;信息熵
中图分类号：
作者姓名：
朱琦;刘遵仁;李书达
作者机构：
青岛大学计算机科学技术学院,青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]朱琦;刘遵仁;李书达-.基于互信息的属性约简改进算法)[J].青岛大学学报（自然科学版）,2022(03):22-26
A类：
B类：
互信息,属性约简,改进算法,粗糙集算法,大规模数据,难以获得,获得理想,条件熵,条件概率,算数,相容性,分类器,加时,时间复杂度,决策表,信息熵
AB值：
0.37156
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