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基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法

原文链接：万方

• 作者：

  刘遵仁,吴耿锋

• 摘要：

  根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA.通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA.利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的.详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响.实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集.

• 关键词：

  邻域粗糙模型 决策依赖度 固有维数估算 极大似然估计法 粒子群优化算法 粒子群快速约简算法

• 作者单位：

  上海大学计算机工程与科学学院%青岛大学信息工程学院

• 基金项目：

  国家自然科学基金(61170106)资助

• 来源期刊：

  计算机科学

• 年，卷(期)：

  2012010