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1、數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中呈現(xiàn)出多種變化形式。對(duì)象增加、維度增加和屬性值變化是數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化的三種重要類型。在粗糙集理論中,動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的屬性約簡(jiǎn)問(wèn)題一直備受關(guān)注。然而,現(xiàn)有的屬性約簡(jiǎn)算法大多都只適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)集的處理。基于這些算法獲取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的屬性約簡(jiǎn),不能有效利用已有知識(shí),而是在更新后的決策表上重新運(yùn)行當(dāng)前算法計(jì)算約簡(jiǎn)。顯然,這種方法非常耗時(shí)甚至有時(shí)是不可行的。為了提高屬性約簡(jiǎn)的效率,已有學(xué)者提出了基于決策表區(qū)分矩陣的增量算法。這種算法利用增量信息
2、更新決策表區(qū)分矩陣,進(jìn)而計(jì)算更新后決策表的所有約簡(jiǎn)。但需要指出的是,由于同一個(gè)等價(jià)類中的元素條件屬性完全相同,導(dǎo)致這些元素在矩陣中對(duì)應(yīng)位置也完全一致,即矩陣中存在著重復(fù)的矩陣項(xiàng)。這在很大程度上降低了矩陣的更新速度。
基于上述分析,本文針對(duì)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化的三種類型,分別給出了相應(yīng)的增量約簡(jiǎn)算法。主要工作如下:
1.針對(duì)對(duì)象動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù),構(gòu)造了正域意義下、香農(nóng)熵意義下、互補(bǔ)熵意義下壓縮決策表的區(qū)分矩陣,分析了三種代表性區(qū)
3、分矩陣在對(duì)象動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)時(shí)的更新機(jī)制,設(shè)計(jì)了基于壓縮決策表區(qū)分矩陣的增量屬性約簡(jiǎn)算法。
2.面向?qū)傩詣?dòng)態(tài)增長(zhǎng)的、屬性值動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù),分析了正域意義下、香農(nóng)熵意義下、互補(bǔ)熵意義下決策表區(qū)分矩陣的更新機(jī)制,提出了基于決策表區(qū)分矩陣的增量算法。
3.為了進(jìn)一步改善面向?qū)傩詣?dòng)態(tài)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)、屬性值動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)的增量算法的性能,定義了一種新的壓縮決策表,構(gòu)造了該壓縮決策表的三種區(qū)分矩陣,分析了這些區(qū)分矩陣在屬性動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)和屬性值動(dòng)態(tài)變
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