邻域粗糙集属性约简方法研究

粗糙集上的属性约简依据某种评价函数来删除冗余属性。针对传统的属性约简并未考虑到评价函数的多样性会对约简结果产生的影响,鉴于此,利用邻域粗糙集模型,分别以近似质量与邻域决策错误率作为评价函数。在6个UCI数据集上表明近似质量属性约简能够保证近似质量满足约束条件,其求得的邻域决策错误率却平均增加了0.03。相应的,邻域决策错误率属性约简能够保证邻域决策错误率满足约束条件,求得的近似质量却平均降低了0.09。单一评价函数的属性约简能够保证相应的度量指标满足约束条件,却未必能够保证在其它度量指标上满足约束条件。