具有非一致性数据预处理的粗糙集特征选择算法

摘要：

大多数特征选择算法面临着对非一致性数据缺乏有效的处理的问题.本文提出了一种处理非一致性数据的方法,采用阈值将非一致性数据做归类处理,当某一类非一致性数据的某个取值比例超过了该阈值,则该类数据都取该值,并只保留一条记录.在此基础上,本文提出了一种改进的基于粗糙集理论的特征选择算法.

关键词：特征选择、粗糙集、信息论、非一致性数据

所属期刊栏目：31

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科学基金701710525,60075015

在线出版日期：2004-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：200-202