38、基于粗糙集属性约简的分类与多智能体学习方法

基于粗糙集属性约简的分类与多智能体学习方法

在当今信息爆炸的时代，文本信息的有效检索和数据分类成为了重要的研究领域。本文将介绍基于粗糙集属性约简的分类方法以及使用遗传网络编程的异构多智能体学习方法。

粗糙集属性约简相关概念

• 属性约简（Reduct） ：属性约简是粗糙集的基本概念，是信息系统 S 中能区分原信息系统可区分的所有对象的关键部分。对于特征 q，如果 $IND(Q - q) = IND(Q)$，则 q 在 S 中是可省略的；否则，q 是不可省略的。若集合 $R \subseteq Q$ 满足 $IND(R) = IND(Q)$ 且 R 中的所有特征在 S 中都是不可省略的，则 R 是 Q 的一个约简，记为 $RED(Q)$ 或 $RED(S)$。特征约简是相对于决策特征 D 的特征 Q 的最小子集，任何最小子集中的特征都不能在不影响基本信息的情况下被消除，这些最小子集具有与所有特征相同的区分能力。集合 Q 中所有不可省略特征的集合称为 Q 的核（CORE），记为 $CORE(Q)$，且 $CORE(Q) = \cap RED(Q)$。
• 区分矩阵（Discernibility Matrix） ：区分矩阵是粗糙集的基本概念之一，有助于理解一些属性并构建计算约简的高效算法。用 $M(S)$ 表示一个 $n \times n$ 的矩阵 $(c_{ij})$，称为 S 的区分矩阵，其中 $c_{ij} = {q \in Q: f(x_i, q) \neq f(x_j, q)}$，对于 $i, j = 1, 2, …, n$。由于 $M(S)$ 是对称的，且 $c_{ii} = \varno