【摘 要】
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传统的属性约简由于其时间复杂度和空间复杂度过高,几乎无法应用到大规模的数据集中.将随机抽样引入传统的模糊粗糙集中,使得属性约简的效率大幅度提升.首先,在统计下近似的
【机 构】
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中国人民大学信息学院,数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB1000702);国家重点基础研究发展计划(973)(2014CB340402);国家高技术研究发展计划(863)(2014AA015204);国家自然科学基金(61772536,61772537,61702522,61532021);国家社会科学基金(12&ZD220);中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金)(15XNLQ06);国家高等学
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传统的属性约简由于其时间复杂度和空间复杂度过高,几乎无法应用到大规模的数据集中.将随机抽样引入传统的模糊粗糙集中,使得属性约简的效率大幅度提升.首先,在统计下近似的基础上提出一种统计属性约简的定义.这里的约简不是原有意义上的约简,而是保持基于统计下近似定义的统计辨识度不变的属性子集.然后,采用抽样的方法计算统计辨识度的样本估计值,基于此估计值可以对统计属性重要性进行排序,从而可以设计一种快速的适用于大规模数据的序约简算法.由于随机抽样集以及统计近似概念的引入,该算法从时间和空间上均降低了约简的计算复杂度,
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