基于增量式的属性约简在汽车性能中的应用

2016-10-26李萍

现代计算机 2016年23期

关键词：重要性汽车

李萍

（运城学院计算机科学与技术系，运城044000）

基于增量式的属性约简在汽车性能中的应用

李萍

（运城学院计算机科学与技术系，运城044000）

研究粗糙集理论的重要内容属性约简，在此基础上描述基于增量式的属性约简算法。针对影响消费人群对汽车接受因素的多个属性进行约简，根据条件属性对决策属性影响的重要性，对条件属性进行约简，最终保留核心属性。

粗糙集；增量式；属性约简；约策树

0　引言

数据挖掘是从海量的数据中提取潜在的信息和知识，由于操作的对象是巨量的数据库，在空间和时间的复杂问题是一个非常重要的环节，最后将直接影响挖掘结果和质量。因此波兰数学家Z.Pawlak在1982年提出了粗糙集理论，旨在处理不确定和不精确数据，其主要思想是在保持知识库分类能力不变的前提下，通过约简不相关的属性，从而导出问题的决策或分类规则。

1　属性约简相关知识

一个挖掘系统可以由四元组S=（U，A，V，f）表示，其中U表示对象的非空有限集合，称为论域；A表示属性的非空有限集合；V是属性的值域集；f是一个信息函数，f：U*A→V它为每个对象的每个属性赋予一个信息值。

属性A由条件属性C和决策属性D组成，属性子集C'⊆C关于D的重要性定义为σCD（C'）=γC（D）-γC-C'（D），如果当C'=｛a｝时，属性a∈C关于D的重要性为σCD（a）=σC（D）-γC-｛a｝'（D）。在决策表中，不同的属性可能具有不同的重要性。如果去掉某属性会相应的改变分类，则说明属性重要，改变的程度越大，重要性越高。