基于粗糙集的動(dòng)態(tài)特征選擇算法研究

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關(guān)鍵詞：粗糙集；動(dòng)態(tài)；特征選擇；信息量；可分辨矩陣；正域

１ 引言

所謂特征選擇，顧名思義是從原始特征空間中篩選與任務(wù)相關(guān)的特征，剔除無關(guān)、冗余及噪聲特征等［１］。 在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，由于信息量急速增加，數(shù)據(jù)集的構(gòu)成具有動(dòng)態(tài)變化和不確定性的特征，傳統(tǒng)特征選擇方法普遍面臨不能適應(yīng)的問題［２］。 粗糙集理論作為一種數(shù)據(jù)分析理論，是一種處理不精確、不確定與不完全數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)方法，被廣泛應(yīng)用于知識發(fā)現(xiàn)、模式識別、生物學(xué)及數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域，使得應(yīng)用粗糙集理論解決數(shù)據(jù)特征選擇面臨的上述不確定性問題成為可能。（剩余2769字）