[发明专利]一种离散数据集冗余特征约减的数据融合方法

摘要

本发明公开了一种离散数据集冗余特征约减的数据融合方法，属于数据融合分析领域。本发明首先对数据集在各单独属性以及在决策属性、条件属性下的分类结果进行计算分析，判断离散数据集是否具有约减融合的潜力；然后计算离散数据集的核属性集及依据核属性的分类结果并进行双向的约减过程，进而得到离散数据集的最小属性集，实现离散数据集的特征约减与融合。在特征约减融合过程中，相对于经典粗糙集理论方法，体现了高效的分工沟通机制，缩短了数据集最小约减过程的计算时间。本发明提供的这种数据集融合方法可以应用在多种类型的离散数据集属性约减过程中，能有效减小数据集属性约减的时间开销。

主权项

1.一种离散数据集冗余特征约减的数据融合方法，其特征在于，包括：(1)对待融合的离散数据集按照属性集中的每个属性进行分类，得到分类结果S；(2)所述属性集包括条件属性集和决策属性集，根据分类结果S，计算按照条件属性集进行分类的第一分类结果U/C和按照决策属性集进行分类的第二分类结果U/D；(3)当第一分类结果U/C对第二分类结果U/D的上下近似相同时，计算第一分类结果U/C依次去除条件属性集中的一个条件属性后的第三分类结果，当第三分类结果不能实现对第二分类结果U/D的完整描述时，将第三分类结果对应的去除的条件属性作为核属性集core，根据核属性集core得到核属性分类结果core_set，当第三分类结果能实现对第二分类结果U/D的完整描述时，将第三分类结果对应的去除的条件属性作为非核属性集；(4)计算核属性分类结果core_set对第二分类结果U/D的上下近似是否相同，若相同则待融合的离散数据集的最小属性集RED＝core，否则进入步骤(5)；(5)若非核属性集中非核条件属性的个数小于2，则待融合的离散数据集的最小属性集RED为条件属性集，否则同时对非核属性集进行正向约减与逆向约减，得到最终的待融合的离散数据集的最小属性集RED。