基于邻域组合熵的属性约简算法

为了对符号性和数值型属性共存的邻域信息系统进行属性约简,从信息论的视角出发,定义邻域信息系统中的邻域条件熵.同时考虑知识不确定性和集合不确定性对属性重要度度量的影响,结合邻域条件熵和邻域近似精度,定义一种新的属性重要度度量——邻域组合熵.给出邻域组合熵的相关定理,提出基于邻域组合熵的属性约简算法.在UCI数据集上的实验表明,该算法能够获得约简集较小而分类精度较高的约简结果.