自适应邻域空间粗糙集模型在直觉模糊熵特征选择中的应用

"这篇论文提出了一种新的基于自适应邻域空间粗糙集模型的直觉模糊熵特征选择方法，旨在解决传统邻域粗糙集模型在处理数据分布不均时的局限性。通过引入方差来衡量数据分布，重新定义了二元邻域空间，并将此与直觉模糊熵相结合，用于特征评估和选择。实验结果在UCI数据集上验证了该算法的有效性，表明它能选择出更小但分类精度更高的特征子集，同时在时间效率上也有优势。" 文章深入探讨了特征选择在数据预处理中的重要性，这是提高机器学习算法性能的关键步骤。传统的基于邻域粗糙集模型的特征选择方法往往忽视了数据分布不均匀的情况，导致邻域的定义可能存在不足。为了解决这一问题，作者采用了方差作为数据分布的度量，构建了一个自适应的二元邻域空间。这种方法可以根据数据的局部特性动态调整邻域，更好地反映数据的真实分布。 接着，文章介绍了直觉模糊熵，这是一种扩展了经典信息熵的概念，可以处理不确定性和模糊性。将自适应二元邻域空间与直觉模糊熵结合起来，形成了一种新的特征评价标准。这种结合考虑了数据的分布情况以及特征的模糊关系，使得特征的选择更加全面和准确。 在特征选择过程中，提出的算法通过计算每个特征的直觉模糊熵，根据其评估值进行排序和筛选，最终形成最优特征子集。实验部分使用了UCI数据集进行验证，结果显示，提出的特征选择算法在保持高分类准确性的同时，能显著减少特征数量，而且在运行时间上比其他方法更优。 此外，该工作得到了多项基金的支持，包括国家自然科学基金、安徽省自然科学基金、安徽省高等学校自然科学研究重点项目、安徽大学信息保障技术协同创新中心公开招标课题以及安徽大学博士科研启动基金。这些基金的资助为研究提供了必要的资源和条件，确保了研究的高质量和深度。 这项研究通过创新的自适应邻域空间粗糙集模型和直觉模糊熵特征选择方法，有效地解决了数据分布不均带来的问题，提高了特征选择的效率和准确性，对于数据挖掘和机器学习领域的实践应用具有重要意义。