3、模糊粗糙混合特征选择与近似决策规则构建算法研究

模糊粗糙混合特征选择与近似决策规则构建算法研究

在数据处理和分析领域，特征选择和决策规则构建是至关重要的环节。特征选择能够帮助我们从大量的特征中挑选出最具代表性和相关性的特征，从而提高模型的性能和效率。而决策规则构建则为我们提供了一种基于数据进行决策的有效方法。下面将详细介绍两种重要的算法：模糊粗糙混合特征选择算法和用于多值决策表的近似决策规则构建贪心算法。

模糊粗糙混合特征选择算法

模糊粗糙混合特征选择算法将相关性特征选择和模糊粗糙特征选择相结合，形成了一种新的混合评估准则。这种结合充分发挥了两种方法的优势，提高了所选特征子集的质量，并取得了合理的分类准确率。

• 算法优势 ：

  • 减少冗余特征 ：该算法能够有效地筛选出与结果最相关的特征，减少冗余特征的数量，从而降低数据的维度和复杂度。
  • 提高分类准确率 ：通过选择最相关的特征，算法可以提高模型的分类准确率，使模型更加精准地对数据进行分类。

• 实验验证 ：为了验证该算法的性能，研究人员使用了多种不同的数据集进行实验。这些数据集具有不同数量的特征和样本，并且在相关文献中具有一定的代表性。实验结果表明，该新的混合评估准则在不同的UCI数据集上表现出了良好的效果，尤其是在中等和大型数据集上。

• 性能评估措施 ：为了全面评估特征选择方法的性能，研究人员提出了三种评估措施。