数值型数据的增量式属性约简：邻域粒化条件熵算法

"基于邻域粒化条件熵的增量式属性约简算法是针对数值型数据的增量式学习方法，旨在优化动态数据环境中的属性约简过程。本文提出了一种新颖的算法，它融合了粒计算理论，特别是邻域粒化和条件熵概念，以适应不断变化的数据集。 在传统数据挖掘中，属性约简是一个关键步骤，用于减少数据的复杂性，同时保持重要信息。对于静态数据，属性约简可通过一次性计算完成。然而，面对动态数据，这种一次性方法效率低下，因为每次数据更新都需要重新计算，这在大数据环境中尤其不切实际。因此，增量式属性约简成为了解决这一问题的有效途径。 增量式学习是机器学习的一个分支，关注如何在新数据到来时逐步调整模型，而无需重新训练整个模型。在本研究中，作者将这种思想应用到数值型数据的属性约简上。他们提出了一种分层的邻域粒化计算方法，这种方法能够处理连续的数值数据，并且能够随着数据对象的增加进行增量式更新。 邻域粒化是一种粒计算方法，它将数据对象组织成不同层次的粒度，每个粒度代表一个邻域内的数据对象集合。这种方法允许更灵活地处理数值型数据的相似性，因为它可以根据数据分布动态调整粒度大小。在增量式计算框架下，当新的数据对象加入时，邻域粒化的结构可以被有效地更新，以反映新数据的影响。 条件熵是衡量信息不确定性的一个度量，常用于特征选择和数据压缩。在增量式属性约简中，作者提出了邻域粒化条件熵的增量式更新方法。这个方法能够在不重新计算整个系统的熵的情况下，仅基于新加入的数据对象更新条件熵，从而快速确定哪些属性是冗余的，哪些是保持系统信息不变的必要属性。 通过实验分析，作者证明了所提出的算法在数值型数据的增量式属性约简中表现出更高的效率和性能。实验结果表明，相比于基于离散数据的算法，该算法能够更快地适应数据变化，同时保持了约简的质量，这对于实时数据分析和决策支持系统特别有价值。 这篇研究工作为数值型数据的增量式属性约简提供了一个创新的解决方案，结合了邻域粒化和条件熵的概念，为动态数据环境中的高效数据挖掘开辟了新的路径。其贡献在于解决了现有算法对数值型数据处理的不足，提升了在大规模、快速变化的数据集上的处理能力。" 关键词: 增量式学习；粒计算；属性约简；数值型数据；邻域粒化；条件熵 中图分类号: TP18 文献标志码:A