约简

Incomplete information system and rough set theory : Models and attribute reductions : 模型与属性约简 | 不完备信息系统与粗糙集理论 : 模型与属性约简.pdf

本书主要介绍粗糙集理论及其在不完备信息系统中的拓展。粗糙集理论是用于处理不精确问题的数学理论,是经典集合论的重要发展。由于粗糙集理论建立在等价关系的基础上,因而不能用来处理具有未知属性值的不完备信息系统,因而如何在不完备信息系统中扩展粗糙集的相关概念对于粗糙集的发展具有极其重要的

高维数据的维数约简方法及其应用.pdf

高维数据的维数约简技术是当今计算机科学、机器学习等领域的热门研究问题之一,具有广泛的发展前景。本书在对已有维数约简方法进行分析和总结的基础上,从特征提取和特征选择两个方面提出五种新的维数约简方法,并以人脸图像和微阵列数据分析等问题为例,通过与目前较流行的维数约简方法对比,验证了所

数据约简 : 样例约简与属性约简.pdf

数据约简包括样例约简和属性约简,是从不同角度对数据进行约简。本书在分类的框架下介绍数据约简的方法。重点介绍了确定性与不确定性环境下的样例约简方法和属性约简方法,样例约简方法包括交叉选择样例算法、压缩模糊K近邻规则方法、概率神经网络样例选择算法、属性约简方法包括最小相关性最大依赖度

大数据下并行知识约简与知识获取.pdf

本书针对大数据的数据体量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度高等特点,以粒计算方法为理论基础,以经典粗糙集模型和区间值信息系统为研究对象,以Hadoop开源平台为实验环境,构建大数据下知识约简计算模型及知识获取方法。本书主要介绍大数据下Pawlak模型知识约简、区间值信息系统知

数据挖掘中的特征约简.pdf

特征约简是数据挖掘的一项基础性技术,其目的在于降低数据的维度和提取数据中的重要特征或特征组合。本书系统地阐述了特征变换、特征选择的基本原理、基本过程,介绍了针对连续型、类属型等不同类型数据的过滤型、封装型及嵌入型特征约简方法。着重讨论了近年兴起的软特征选择技术,以及嵌入自动特征约