基于粗糙集理論的數(shù)值型決策表的屬性約簡方法研究的中期報告

基于粗糙集理論的數(shù)值型決策表的屬性約簡方法研究的中期報告一、研究背景隨著數(shù)據(jù)收集技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)集越來越大，特征屬性也越來越多。在進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)時，屬性約簡是一個十分重要的問題。傳統(tǒng)的屬性約簡方法有決策樹、PCA、LDA等，但這些方法只適用于特征屬性為離散值的情況，對于數(shù)值型屬性則不適用。粗糙集理論是一種用于處理不確定信息的典型工具，在屬性約簡問題中也有廣泛應(yīng)用。通過運(yùn)用粗集約簡方法，能夠削減屬性數(shù)量，幫助獲得更加高效的數(shù)據(jù)預(yù)測模型。目前，研究者們不斷提出新的粗糙集約簡方法，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。本研究致力于研究基于粗糙集理論的數(shù)值型決策表的屬性約簡方法，提高數(shù)據(jù)預(yù)測精度和計算效率。本文報告研究的中期進(jìn)展情況及下一步工作計劃。二、研究方法1.數(shù)值型決策表構(gòu)建使用UCIMachineLearningRepository中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將數(shù)據(jù)集按照屬性類型劃分為離散型及連續(xù)型，針對連續(xù)型屬性，對每一個連續(xù)屬性提取不同的離散值集合，建立數(shù)值型決策表，為下一步研究提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.屬性約簡實(shí)現(xiàn)在建立了數(shù)值型決策表之后，通過提取等價類、求正域和約簡思想，提出了屬性約簡算法，對連續(xù)型及混合型的決策表進(jìn)行分析和實(shí)驗(yàn)。這里的等價類定義是：對于連續(xù)屬性，當(dāng)且僅當(dāng)其相鄰兩個值具有相同的分類信息時，將這兩個值看成一個等價類。3.實(shí)驗(yàn)分析和對比使用UCIMachineLearningRepository中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對比該算法與主流的基于信息熵的特征選擇方法和主成分分析法的結(jié)果進(jìn)行對比，分析此研究所提出方法的屬性約簡效果，并對比其它方法獲得了更好的屬性約簡結(jié)果。三、中期成果1.完成了數(shù)值型決策表的構(gòu)建。對于連續(xù)屬性，我們提出了基于等價類劃分的方法，將連續(xù)屬性進(jìn)行了離散化處理；對于離散屬性，使用信息增益法進(jìn)行特征選擇，將原始數(shù)據(jù)劃分成不同的決策表，并構(gòu)建了數(shù)值型決策表。2.提出了基于粗糙集理論的屬性約簡算法。在建立數(shù)值型決策表之后，我們提出了一種基于等價類、正域和約簡思想的屬性約簡算法，該算法可以有效地縮減屬性集大小，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)在分類任務(wù)上的表現(xiàn)。3.進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法在不同數(shù)據(jù)集上都取得了比其他方法更好的屬性約簡效果，也證明了我們方法的有效性和實(shí)用性。四、下一步工作1.研究數(shù)值型決策表的屬性約簡問題。本研究的重點(diǎn)在屬性約簡，但是對于數(shù)值型決策表，仍會受到噪聲等影響，會對預(yù)測精度造成一定的影響，下一步工作將針對此問題進(jìn)行研究。2.繼續(xù)對算法進(jìn)行優(yōu)化。在算法使用過程中，發(fā)現(xiàn)還有一些細(xì)節(jié)需要進(jìn)一步優(yōu)化，下一步將針對算法的一些細(xì)節(jié)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn)。3.進(jìn)行更多實(shí)驗(yàn)驗(yàn)