基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法

左芝翠^1,2,张贤勇^1,2*,莫智文^1,2,冯林³

1. 四川师范大学 数学与软件科学学院, 四川 成都 610066;2. 四川师范大学 智能信息与量子信息研究所, 四川 成都 610066;3. 四川师范大学 计算机科学学院, 四川 成都 610066

收稿日期:2018-04-15出版日期:2018-08-20发布日期:2018-07-11

作者简介:左芝翠(1993— ), 女, 硕士研究生, 研究方向为粗糙集与数据挖掘. E-mail:zhicuizuo@163.com*通信作者简介: 张贤勇(1978— ), 男, 博士后, 教授, 硕导, 研究方向为粗糙集、粒计算、数据挖掘. E-mail:xianyongzh@sina.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61673285,61203285,11671284);四川省科技支撑计划资助项目(2017JY0197,2017JQ0046,2015GZ0079)

Block discernibility matrix based on decision classification and its algorithm finding the core

ZUO Zhi-cui^1,2, ZHANG Xian-yong^1,2*, MO Zhi-wen^1,2, FENG Lin³

1. College of Mathematics and Software Science, Sichuan Normal University, Chengdu 610066, Sichuan, China;
2. Institute of Intelligent Information and Quantum Information, Sichuan Normal University, Chengdu 610066, Sichuan, China;
3. College of Computer Science, Sichuan Normal University, Chengdu 610066, Sichuan, China

Received:2018-04-15Online:2018-08-20Published:2018-07-11

摘要/Abstract

摘要： 属性约简是粗糙集理论进行数据挖掘的基本途径, 相关算法主要基于核。 核的差别矩阵表示及相关求核计算具有重要意义, 但已有的差别矩阵及其求核算法还具有时空局限性。对此, 依据差别矩阵的稀疏性与大规模性, 提出基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法, 直接地将决策分类信息融入形式结构与问题求解。 首先, 基于决策分类来定义分块差别矩阵, 设计其计算算法; 其次, 基于分块差别矩阵, 确定核的内涵与算法; 最后, 进行实例分析与实验验证, 说明所建方法的有效性。基于决策分类的分块差别矩阵有效地实施了信息提取与维度降低, 相关的求核算法较好地减少了差别矩阵求核算法的时空复杂性。


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