【机器学习】粗糙集(Rough Set Approach)
粗糙集理论是一种研究不精确,不确定性知识的数学工具。
粗糙集理论的知识表达方式一般采用信息表或称为信息系统的形式,它可以表现为四元有序组K=(U,A,V,P)。其中U为对象的全体,即论域;A是属性全体;V是属性的值域;P为一个信息函数,反映了对象x在K中的完全信息。
粗糙集的思想为:
一种类别对应一个概念(类别可以用集合表示,概念可以用规则描述),知识由概念组成;如果某个知识含有不精确概念,则该知识不精确。粗糙集对不精确概念的描述方法是通过下近似和上近似概念来描述。
上近似包含了所有使用知识R可确切分类到X的元素。
下近似包含了所有那些可能属于X的元素的最小集合。
粗糙集可以解决的问题可以如下一些:
- 1,不确定或者不精确知识的表达
- 2,经验学习并从经验中获取知识
- 3,不一致信息的分析
- 4,根据不完整得到,不确定的知识进行推理
- 5,在保留信息的前提下进行数据化简
- 6,识别并评估数据之间依赖关系
①算法思想:
粗糙集(RS)理论是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致和不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。
①优点
- (1) 它能处理各种数据,包括不完整(incomplete) 的数据以及拥有众多变量的数据;
- (2) 它能处理数据的不精确性和模棱两可(ambiguity),包括确定性和非确定性的情况;
- (3) 它能求得知识的最小表达(reduct) 和知识的各种不同颗粒(granularity) 层次;
- (4) 它能从数据中揭示出概念简单,易于操作的模式(pattern) ;
- (5) 它能产生精确而又易于检查和证实的规则,特别适于智能控制中规则的自动生成.
基本概念
知识
不可分辨关系
基本集
集合
参考链接:
http://blog.csdn.net/chl033/article/details/3240500
http://blog.sina.com.cn/s/blog_65aba7b70100h5s0.html
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