【摘 要】
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实际应用中存在大量动态增加的区间型数据,若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简,则需要对更新后的区间值数据集的正域约简进行重新计算,导致属性约简的计算效率大大
【机 构】
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数据科学与智能技术山东省高校重点实验室（烟台大学）,烟台大学计算机与控制工程学院,上海大学计算机工程与科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61403329,61572418,61702439,61572419,61502410);山东省自然科学基金资助项目(ZR2016FM42,ZR2018BA004)~~
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实际应用中存在大量动态增加的区间型数据,若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简,则需要对更新后的区间值数据集的正域约简进行重新计算,导致属性约简的计算效率大大降低。针对上述问题,提出区间值决策表的正域增量属性约简方法。首先,给出区间值决策表正域约简的相关概念;然后,讨论并证明单增量和组增量的正域更新机制,提出区间值决策表的正域单增量和组增量属性约简算法;最后,通过8组UCI数据集进行实验。当8组数据集的数据量由60%增加至100%时,传统非增量属性约简算法在8组数据集中的约简耗时分别为36.59s、7
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