屬性約簡算法CARRDG的改進及其實現(xiàn)技術(shù)研究.pdf

1、從海量數(shù)據(jù)中獲取信息是具有挑戰(zhàn)和現(xiàn)實意義的課題，其中的關(guān)鍵技術(shù)之一在于如何消除數(shù)據(jù)中的冗余信息。屬性約簡為解決該問題提供了有效途徑，其目的是在保持已有數(shù)據(jù)信息分類能力不變的前提下，消除冗余屬性，使高維數(shù)據(jù)降為低維數(shù)據(jù)，從而降低信息處理的難度與復雜性。因此，屬性約簡在數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、知識發(fā)現(xiàn)、決策支持等領域具有重要意義。 本文是在對屬性約簡算法CARRDG的理論研究基礎上，對屬性約簡算法CARRDG的實現(xiàn)與驗證技術(shù)進行進一步研

2、究。本文不僅完全實現(xiàn)了屬性約簡算法CARRDG，而且用六種典型的UCI機器學習數(shù)據(jù)驗證了算法CARRDG的正確性與高效性。 本文針對屬性約簡算法CARRDG在實現(xiàn)技術(shù)層面上的可改進之處，在原有的三種約簡分辨圖深度優(yōu)先搜索原則(成員獨占原則、友人勸阻原則、陌生人吸納原則)的基礎上，增加了新的深度優(yōu)先搜索原則——阻擋層阻擋原則。由于采用了恰當?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與實現(xiàn)技術(shù)，阻擋層阻擋原則不會增加算法實現(xiàn)的復雜性，也幾乎不會增加程序的運行時間。

3、相反，實驗結(jié)果表明，阻擋層阻擋原則對于某些大型信息系統(tǒng)的約簡分辨圖的剪枝效率甚至超過了成員獨占原則與友人勸阻原則。 本文首先介紹了屬性約簡算法CARRDG及其改進方法，然后以總體設計、主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設計與實現(xiàn)、約簡分辨圖的創(chuàng)建與實現(xiàn)、核屬性集的計算與顯示、啟發(fā)式深度優(yōu)先搜索原則的實現(xiàn)為主線，詳細闡述了改進型屬性約簡算法CARRDG實現(xiàn)的思想、技術(shù)與過程，最后介紹了實驗結(jié)果分析。 本文所實現(xiàn)的屬性約簡算法CARRDG的程序具