【摘 要】
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为了对符号性和数值型属性共存的邻域信息系统进行属性约简，从信息论的视角出发，定义邻域信息系统中的邻域条件熵。同时考虑知识不确定性和集合不确定性对属性重要度度量的影响
【机 构】
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四川文理学院智能制造学院,达州智能制造产业技术研究院
【基金项目】
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省教育厅重点项目(18ZA0419,18ZA0421)
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为了对符号性和数值型属性共存的邻域信息系统进行属性约简，从信息论的视角出发，定义邻域信息系统中的邻域条件熵。同时考虑知识不确定性和集合不确定性对属性重要度度量的影响，结合邻域条件熵和邻域近似精度，定义一种新的属性重要度度量——邻域组合熵。给出邻域组合熵的相关定理，提出基于邻域组合熵的属性约简算法。在UCI数据集上的实验表明，该算法能够获得约简集较小而分类精度较高的约简结果。
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