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基于鄰域?；瘲l件熵的增量式屬性約簡算法
趙小龍; 楊燕 安徽工業(yè)經濟職業(yè)技術學院計算機與藝術學院; 合肥230051; 西南交通大學信息科學與技術學院; 成都610031
關鍵詞：增量式學習 粒計算 屬性約簡 數值型數據 鄰域粒化
摘要：增量式屬性約簡是針對動態(tài)型數據的一種重要的數據挖掘方法,目前已提出的增量式屬性約簡算法大多基于離散型數據構建,很少有對數值型數據進行相關的研究.鑒于此,提出一種數值型信息系統中對象不斷增加的增量式屬性約簡算法.首先,在數值型信息系統中建立一種分層的鄰域?；嬎惴椒?并基于該方法提出鄰域粒化的增量式計算;然后,在鄰域?；隽渴接嬎愕幕A上給出鄰域?；瘲l件熵的增量式更新方法,并基于該更新機制提出對應的增量式屬性約簡算法;最后,通過實驗分析表明所提出算法對于數值型數據的增量式屬性約簡具有更高的有效性和優(yōu)越性.
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