屬性增加時(shí)基于矩陣方法的增量屬性約簡(jiǎn)算法

1、屬性增加時(shí)基于矩陣方法的增量屬性約簡(jiǎn)算法屬性增加時(shí)基于矩陣方法的增量屬性約簡(jiǎn)算法隨著通信和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，各行各業(yè)都積累了大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)每時(shí)每刻都在動(dòng)態(tài)變化。例如學(xué)校教務(wù)部門和人事部門都有教師的信息，如果把教務(wù)部門和人事部門的教師信息整合起來(lái)，就會(huì)造成信息系統(tǒng)屬性增加等。針對(duì)決策信息系統(tǒng)屬性增加時(shí)如何快速更新約簡(jiǎn)問(wèn)題，如果使用非增量屬性約簡(jiǎn)算法[13]來(lái)處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)屬性約簡(jiǎn)時(shí)，不能有效利用先前的計(jì)算結(jié)果，導(dǎo)致運(yùn)行速度較慢。由于非增

2、量屬性約簡(jiǎn)算法不能有效處理動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)屬性約簡(jiǎn)的問(wèn)題，因此很多學(xué)者設(shè)計(jì)了增量屬性約簡(jiǎn)算法去解決動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)屬性約簡(jiǎn)的問(wèn)題。Qian等根據(jù)決策信息系統(tǒng)中屬性動(dòng)態(tài)增加和減少情況下的信息粒度變化規(guī)律，提出正向近似和逆向近似，并成功應(yīng)用于啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法的加速，為基于粗糙集的知識(shí)發(fā)現(xiàn)性能優(yōu)化提供了新思路[4]；Wang等分析了一些屬性動(dòng)態(tài)增加情況下三種信息熵的增量變化機(jī)制，提出了一種基于信息熵的增量屬性約簡(jiǎn)算法[5]；Jing針對(duì)決策信息系統(tǒng)

3、對(duì)象屬性集動(dòng)態(tài)變化時(shí)如何快速計(jì)算約簡(jiǎn)問(wèn)題，討論了計(jì)算等價(jià)關(guān)系矩陣和相對(duì)知識(shí)粒度的增量更新原理，提出了基于對(duì)象增加時(shí)動(dòng)態(tài)屬性約簡(jiǎn)算法[6]；王磊等分析了屬性動(dòng)態(tài)變化下用矩陣方法計(jì)算知識(shí)粒度的增量更新原理，提出了一種屬性集動(dòng)態(tài)變化增量屬性約簡(jiǎn)算法[7]；Zeng等給出了一種新的混合距離概念，結(jié)合混合距離和高斯核，分析了當(dāng)決策信息系統(tǒng)等價(jià)關(guān)系矩陣，則其元素被定義為：為了表示方便，下文中可簡(jiǎn)寫為。定義3[7]假設(shè)決策信息系統(tǒng)為，UC=X1，X2

4、，，Xm是決策信息系統(tǒng)論域U上的劃分，決策信息系統(tǒng)條件屬性C的知識(shí)粒度定義為，且是矩陣所用元素的平均值。定義4[6]假設(shè)決策信息系統(tǒng)為，，分別是決策信息系統(tǒng)論域U上的等價(jià)關(guān)系矩陣，，決策信息系統(tǒng)C關(guān)于D的相對(duì)知識(shí)粒度定義為：定義5[6]假設(shè)決策信息系統(tǒng)為，，，，分別是決策信息系統(tǒng)論域U上的等價(jià)關(guān)系矩陣，，a在決策信息系統(tǒng)C相對(duì)于D的重要性（內(nèi)重要性）被定義為：定義6[6]假設(shè)決策信息系統(tǒng)為，C0C，，，，分別是決策信息系統(tǒng)論域U上的等價(jià)