基于样本类别的邻域粗糙集正域计算

摘要

对基于邻域粗糙集的属性约简算法而言,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分.正域计算的速度主要由样本间度量计算的次数决定.在确保正确性的条件下,样本间度量计算的次数越少,则正域计算越快.在现有的正域计算中,通常存在着大量同类别样本间的度量计算.针对这个现象,首先证明在邻域粗糙集的正域计算中,同类别样本间的度量计算对正域计算是无贡献的,然后据此提出了基于样本类别的正域计算.和现有的正域计算相比,实验结果表明,该正域计算有效且更快速.而且,该正域计算更适用于样本类别数较少的数据集.