所有作者：王利民 臧雪柏 曹春红
作者单位：吉林大学计算机科学与技术学院
论文摘要：提出一种基于半监督学习的粗糙集知识约简算法(SLRS)。由于条件属性在各样本的分布特性和所反映的主观特性的不同，每一个样本对应于真实模型的局部映射。SLRS基于对信息论基本概念的引申定义，以相对值互信息、相对值条件互信息等概念描述各条件属性的重要程度和相互之间的依赖关系。基于粗糙集理论由属性约简求约简决策表，即使在现有知识不足或信息不完备的情况下，也能通过半监督学习构造新的规则补充进知识库中。拓广了粗糙集理论的应用范围。在UCI机器学习数据集上的实验结果和样例分析证明了该算法的合理性和有效性。
关键词： 半监督学习 粗糙集 信息论 知识约简
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