基于信息熵的高效属性约简算法

本文主要探讨的是"一个有效的基于信息熵的启发式属性约简算法"。在信息技术领域，尤其是决策支持系统和数据挖掘中，属性约简是一个关键步骤，其目的是通过减少决策表中的属性数量，以降低算法的时间复杂度和提高模型的可解释性。原始的基于信息熵的属性约简算法虽然概念直观，但其时间复杂度往往较高，限制了其在处理大规模数据集时的效率。 为了优化这个问题，研究人员引入了简化决策表的概念，这是一种对决策表进行压缩的形式，它只保留了决定最终类别的关键属性。作者设计了一个求简化决策表的算法，该算法的时间复杂度为O(|C| * |U|)，其中|C|代表类别的数量，|U|代表属性的数量。这个改进的方法旨在有效地缩小搜索空间，提高约简过程的效率。 为了进一步加速约简过程，作者提出了一个新的度量属性信息量的概念。这个信息量是一个更为合理、递归计算的方法，其时间复杂度为O(|U/C|)，其中|U/C|表示属性相对于类别的复杂度。通过这种新的度量，算法能够更精确地衡量属性的重要性，从而指导约简决策。 作者证明了在简化决策表上基于信息量的属性约简与原决策表上基于信息熵的约简在本质上是等价的，这意味着新的度量方法提供了同样有效但更高效的分析手段。因此，作者利用这个信息量作为启发信息，设计出一个新型的基于信息熵的快速属性约简算法，其时间复杂度被降低到了max(O(|C| * |U|), O(|C|^2 * |U/C|))，这明显降低了算法的运行时间。 实验部分通过一个实例验证了新算法的有效性和高效性，结果显示它不仅在处理大型决策表时表现出色，而且在实际应用中能够显著提升性能。这篇文章的主要贡献在于提供了一种改进的属性约简方法，它结合了简化决策表和信息量的度量，从而在保持精度的同时，显著提高了算法的效率，对于处理大规模数据集的决策分析具有重要意义。