近似决策熵在属性约简中的应用：ADEAR算法

"该文提出了一种新的属性约简算法——基于近似决策熵的属性约简(ADEAR)，该算法是针对粗糙集理论中的属性约简问题进行优化的。文章指出，粗糙集理论在属性约简方面具有显著效果，而基于信息熵的属性约简算法则受到广泛关注。为了解决现有信息熵算法存在的问题，作者定义了近似决策熵这一新的信息熵模型，并基于此模型开发了ADEAR算法。实验结果在多个UCI数据集上验证了ADEAR算法的优越性，它能在保持较高分类精度的同时，得到更小的约简规模，并且计算效率相对较高。关键词包括粗糙集、属性约简、信息熵和近似决策熵。" 基于近似决策熵的属性约简是粗糙集理论在数据挖掘领域中的一个重要应用。粗糙集理论是一种处理不完全信息系统的数学工具，其核心在于属性约简，即找出对决策系统影响至关重要的最小属性子集，以降低数据复杂性。属性约简对于理解和简化决策过程、提高分类效率具有重要意义。 传统的基于信息熵的属性约简算法通常依赖于信息熵来衡量属性的重要性，信息熵作为衡量信息不确定性的指标，可以有效地评估属性对于决策系统的贡献。然而，这些算法在某些情况下可能无法准确地捕捉属性间的复杂关系，或者计算复杂度较高。 为了改进这一情况，文中提出的近似决策熵是一种新的信息度量，它扩展了原有的信息熵概念，旨在更精确地反映属性对决策的影响。近似决策熵考虑了决策边界附近的不确定性，使得在属性约简过程中能更好地保留对决策过程有实质性影响的属性。 ADEAR算法基于近似决策熵模型，通过一系列计算步骤寻找最优的属性子集。这个算法的优势在于，它可以在保证或提高分类性能的前提下，减少属性的数量，从而降低计算成本。实验结果在多个UCI数据集上对比其他算法显示，ADEAR算法在属性约简的效率和准确性上都有所提升。 基于近似决策熵的属性约简算法为粗糙集理论提供了一个新的视角，提高了属性约简的质量和效率，对于数据预处理和决策系统的设计有着积极的贡献。此外，这种算法的提出也促进了信息熵理论在复杂系统分析中的进一步发展。