吴康康
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 供职机构：首都师范大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国际科技合作与交流专项项目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>>
- 基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简被引量：3
- 2015年
- 在分析邻域粗糙集模型弊端的基础上,提出了非对称变邻域粗糙集模型,并以全局属性重要度为启发条件,构造了基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简的启发式算法。利用6个UCI标准数据集与现有算法进行了比较分析,结果表明,该模型不仅可以选择较少的属性个数,而且还能保持较高的分类能力。
- 惠景丽潘巍吴康康周晓英
- 关键词：邻域粗糙集
- 基于属性重要度的数据补齐方法被引量：4
- 2016年
- 为更好地处理不完备决策信息系统的缺失值,提出一种基于属性重要度的增量式数据补齐算法。基于同类数据分布的内聚性和异类数据的耦合性定义属性的重要度,优先填补重要属性;提出一种属性重要度定义;采取加权欧氏距离和余弦相似从距离和角度两方面同时衡量样本的相似度;为避免不同类别数据的相互干扰,将相似样本的搜索范围限定为同类别的完备样本集。实验采用7个UCI标准数据集比较该算法和其它算法,实验结果表明,该算法能有效提高补齐后的分类识别率。
- 吴康康潘巍
- 关键词：不完备决策系统增量式数据补齐属性重要度
