代價敏感的決策粗糙集屬性約簡研究.pdf

1、決策粗糙集分類中的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、屬性約簡、分類算法等，在這些關(guān)鍵技術(shù)之中，屬性約簡占據(jù)著最重要的位置，屬性約簡的效果很大程度上影響著數(shù)據(jù)的最終分類效果。鑒于此，本文著重研究了分類中的決策粗糙集屬性約簡和模糊決策粗糙集屬性約簡兩個關(guān)鍵技術(shù)，以及具有實(shí)際意義的代價敏感方法。
　　通過研究代價敏感的相關(guān)理論，將基于測試代價和誤差代價的代價敏感方法融入到?jīng)Q策粗糙集正域約簡PRDTRS(Positive Region-based

2、heuristic reduction algorithm for DTRS)模型中，并結(jié)合模擬退火算法，提出了一種基于測試代價的決策粗糙集正域約簡方法—TCSPR算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該正域約簡方法能在多項(xiàng)式時間內(nèi)找到一個屬性更少、測試代價更小的正域約簡。
　　經(jīng)典的決策粗糙集屬性約簡算法PRDTRS只能處理離散型數(shù)據(jù)，而模糊決策粗糙集正域約簡算法(The Fuzzy-rough QuickReduct Algorithm，Qui

3、ckReduct)存在著運(yùn)行時間長，并且沒有考慮屬性的代價，只從數(shù)學(xué)的角度考慮約簡等缺陷。為彌補(bǔ)這些不足之處，提出了一種集代價敏感和模糊思想的模糊決策粗糙集屬性約簡算法COSAR。本算法將相似度隸屬函數(shù)引入到?jīng)Q策粗糙集的上下近似集計(jì)算中，再結(jié)合代價敏感方法，進(jìn)行模糊決策粗糙集代價敏感屬性約簡。通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本算法能在更短的時間內(nèi)找到總代價更低的約簡屬性集。
　　通過對郵件分類技術(shù)的研究，結(jié)合前文提出的TCSPR算法，提出了T