本节我们将继续介绍粗糙集有关的概念。
上节我们介绍了知识粒度的矩阵表示形式,本节将介绍基于知识粒度属性约简定义和算法。
基于粗糙特征选择算法亦称为属性约简,其旨在保持数据集分类能力不变的前提下,通过约简冗余属性,最后得到问题的决策或分类规则。
相关定义
设决策信息系统,,如果为的最小属性约简,则:
第一个式子保证了约简集有着与全体条件属性集相同的划分能力;而第二个条件保证了约简集内没有冗余属性。
近似分类精度的定义如下:
设决策信息系统,,是一个等价关系,则集合关于等价关系的近似分类精度为:
其粗糙度为:
近似分类质量的定义如下:
设决策信息系统,,是一个等价关系,则集合关于等价关系的近似分类质量为:
或者说
决策信息系统,,是论域的一个划分,将的上近似和下近似分别定义为:
则的近似分类精度:
近似分类质量:
特别地,若等价关系是被决策属性集划分的,,,则的近似分类精度为:
近似分类质量:
对于这种情况,我们先看一个例子,若
考虑论域对条件属性集划分的等价关系
下近似:
近似分类质量:
再来看之前的一个例子:
是一个决策信息系统,考虑条件属性对论域划分的等价关系,,集合,显然是一个粗糙集,则:
近似分类精度:
粗糙度:
近似分类质量:
基于知识粒度的属性约简算法
在介绍完经典粗糙集模型一些基本的相关概念后,我们将给出粗糙集里面的一个经典算法,基于知识粒度非动态属性约简算法。
算法:基于知识粒度的经典启发式属性约简算法
输入:决策信息系统
输出:论域上的约简集
这就是基于知识粒度非动态属性约简算法的流程了,算法的流程虽然较多,但关键点在于等价类的划分,这点解决后,它的实现就不难了。
那么粗糙集有关的内容就暂告一段落了,系列博客介绍的也只是冰山一角,这里面还有很多很多的学问呢,有兴趣的可以查阅更多资料和文献。
本文参考了:
- 景运革. 基于知识粒度的动态属性约简算法研究[D].西南交通大学,2017.
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