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戴建华；徐，清；王文涛；田浩伟

不完备决策系统的条件熵及其在数据挖掘中的应用。 （英语） Zbl 1277.68265号

国际通用系统杂志。 41，第7期，713-728（2012）。
摘要：粗糙集理论是处理模糊和不确定信息的有用数学工具。从信息论的角度出发，将Shannon熵及其变量应用于粗糙集理论中的不确定性度量。然而，考虑到决策属性和条件属性之间的关系，对不完备决策系统中属性重要性的信息理论度量研究较少。本文在IDS中引入了条件熵、熵和联合熵的概念。通过使用新的条件熵，我们提出了一种属性重要性的度量方法。基于该测度，提出了一种启发式属性约简算法。在实际提升数据集上的一些测试实验表明了该算法的有效性。属性重要性度量和属性约简算法可用于数据挖掘或机器学习，以处理不完整数据。

引用于13文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
94甲17 信息的度量，熵
68层35 人工智能语言和软件系统理论（基于知识的系统、专家系统等）

关键词：

粗糙集理论；不完备决策系统；条件熵；香农熵；属性约简
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Dai}等人，《国际遗传学系统》。41，第7号，713--728（2012；Zbl 1277.68265）
全文： 内政部

参考文献：

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