基于混合粒度条件熵的属性约简算法
Attribute reduction algorithm based on hybrid granular conditional entropy
1. 凯里学院 大数据工程学院, 贵州 凯里 556011
2. 成都中医药大学 智能医学学院, 成都 611137
摘要
针对现有属性约简方法中属性度量视角单一、大规模数据下计算效率不高的问题，提出一种融合多视角混合熵与加速策略的属性约简算法。首先，通过结合熵与知识粒度，构建混合粒度条件熵作为属性重要度的综合评价指标，并从理论和实验上验证其单调性。其次，证明该度量在正域样本和属性数量缩减情况下仍保持属性重要度排序不变；在此基础上，提出一种融合样本和属性过滤的双重加速属性约简算法，该算法通过在迭代过程中动态缩减论域规模和属性维度以加快属性约简速度。最后，在8个UCI数据集上的实验结果表明，所提算法的平均计算效率比其他四种对比算法提高了62.04%、59.02%、80.65%和86.26%；在三种分类器上，平均分类精度提升了5.77%、4.34%和4.49%。结果表明，该算法不仅能够显著提升属性约简效率，而且在不同分类器上表现出良好的分类性能。
基金项目
黔东南州基础研究计划(自然科学)资助项目(黔东南科合基础[2025]0024号)
贵州省基础研究计划(自然科学)青年引导项目(黔科合基础QN[2025]247号)
国家自然科学基金(62406044)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0114
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-08-04] 优先出版
引用本文
王小雪, 张鹏飞, 汤敏丽, 等. 基于混合粒度条件熵的属性约简算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0114. (Wang Xiaoxue, Zhang Pengfei, Tang Minli, et al. Attribute reduction algorithm based on hybrid granular conditional entropy [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0114. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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