高宏
- 作品数：1 被引量：7H指数：1
- 供职机构：中国人民解放军91286部队更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于加权相似性的粗糙集数据补齐方法被引量：7
- 2011年
- 近年来,对不完备数据的处理引起了人们的广泛关注。目前,在粗糙集理论中已经提出了多种不完备数据补齐方法,这些方法通常需要计算决策表中具有缺失值的对象与其他没有缺失值的对象之间的相似性,并以最相似对象的取值来代替缺失值。然而,这些方法普遍存在一个问题,即在计算决策表中对象之间的相似性时假设决策属性对所有条件属性的依赖性都是相等的,而且所有条件属性都是同等重要的,并没有考虑不同条件属性之间的差异性。针对这一问题,引入一个加权相似性的概念,以决策属性对条件属性的依赖性和条件属性的重要性作为权值来计算相似性。基于加权相似性,提出一种新的粗糙集数据补齐算法WSDCA。最后,在UCI数据集上,将WSDCA算法与现有的数据补齐算法进行了比较分析。实验结果表明,所提出的数据补齐方法是有效的。
- 赵洪波江峰曾惠芬高宏
- 关键词：粗糙集不完备数据数据补齐
