改进K-means聚类与变精度邻域熵的属性约简算法

"本文主要探讨了如何处理传感网数据的不完备性，提出了基于聚类离散化和变精度邻域熵的属性约简方法，旨在优化决策系统的识别精度和计算效率。首先，通过改进的K-means聚类算法进行数据离散化，减少噪声、孤立点对决策识别的影响。接着，引入互信息熵的属性重要度度量及变精度修正系数，设计了一种基于互信息熵的变精度邻域粗糙集属性约简启发式算法，该算法结合了变精度和邻域粗糙集的优点。仿真结果显示，该算法在提升决策系统识别精度和降低计算复杂度方面表现出有效性，并通过模拟环境测试验证了其实用性。关键词包括变精度粗糙集、邻域粗糙集、K-means聚类、互信息熵和属性约简。" 在这篇文章中，作者针对传感网络数据的不完整性问题，提出了一套综合的解决方案。首先，他们利用改进的K-means聚类算法进行数据离散化。K-means聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将数据点分到不同的群组或簇，以此来发现数据的内在结构。在此基础上，通过定义类簇指标，可以更好地处理数据中的噪声和孤立点，从而降低这些异常值对决策识别结果的干扰。 接下来，作者引入了互信息熵的概念来衡量属性的重要性。互信息熵是一种衡量两个变量之间依赖程度的度量，它可以揭示属性之间的关联性。通过这个度量，可以确定哪些属性对于决策系统来说是关键的。同时，他们还考虑了变精度修正系数，这使得在属性约简过程中可以动态调整精度，以适应数据集的特性和需求。 属性约简是粗糙集理论中的一个关键步骤，目的是找出决策系统中最核心的属性子集，同时保持决策能力不变。作者提出的变精度邻域粗糙集属性约简启发式算法，结合了变精度粗糙集和邻域粗糙集的思想，既能减少计算复杂度，又能提高决策系统的识别精度。变精度粗糙集允许在不同精度级别上处理知识，而邻域粗糙集则关注属性的邻域关系，两者结合可以更有效地处理不确定性和不完整性。 通过仿真实验，作者证明了他们的算法在提高识别精度和降低计算复杂度方面的有效性。此外，模拟环境测试进一步确认了算法在实际应用中的实用性，这意味着它可以在实际的传感网数据处理中发挥作用，解决实际问题。整体来看，这篇文章为处理不完备的传感网数据提供了一个有潜力的方法，对于优化决策系统和提高数据分析效率具有重要的理论和实践意义。