基于下边界的邻域粗糙集特征选择方法

摘要

粗糙集理论能够有效地处理不完整、不确定和不精确的数据信息.文章在邻域粗糙集的基础上,引入了下边界作为属性冗余性的判断条件.在全部特征的前提下删除某一特征后,根据样本集合的正域变化情况来确定被删除特征的重要性,从而确定特征是否为冗余特征.文中所使用的数据集合来源于UCI数据集.通过实验可以看出:这种方法可以从大量的特征中有效地选择出重要特征.