基于聚类的属性约简方法

被引：4

作者：

陈源 ^{[1
]}

曾德胜 ^{[1
]}

谢冲 ^{[2
]}

机构：

[1] 罗定职业技术学院电子信息系

[2] 深圳华为技术有限公司

来源：

计算机系统应用 | 2009年 / 18卷 / 05期

关键词：

数据挖掘; 属性约简; 聚类; 属性距离;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对现有的属性约简方法在约简的过程中与用户交互过程太少的问题,提出了属性距离的定义及其基于聚类的约简方法。首先给出了属性依赖度和相对依赖度的定义,然后根据用户给定参数和由属性相对依赖度计算出的属性距离对属性进行聚类,将区分能力相似的属性聚集到同一个类中,最后从每个类中选取出属性组成约简属性集。实验结果表明:该方法比以往的属性约简方法有更好的交互性能,能通过用户的参数,约简出接近用户需求的属性集。

引用

页码：173 / 176

页数：4

共 4 条

[1] 基于属性相似度的属性约简算法 [J].

夏克文 ;

刘明霄 ;

张志伟 ;

董瑶 .

河北工业大学学报, 2005, (04) :20-23

[2] 结合粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法 [J].

刘靖 ;

陈福生 .

计算机应用与软件, 2004, (11) :72-74

[3]

Analysis on attribute reduction strategies of rough set.[J].Jue Wang;Duoqian Miao.Journal of Computer Science and Technology.1998, 2

[4]

数据挖掘.[M].朱明编著;.中国科学技术大学出版社.2002,

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