本文關(guān)鍵詞：基于RRF的信息數(shù)據(jù)集的特征選擇，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信息數(shù)據(jù)集中存在的冗余、不相關(guān)甚至是噪音特征會嚴重影響管理決策的質(zhì)量和效率。整合RS理論和ReliefF算法,提出一種"二次過濾"的RRF組合決策方法。首先采用ReliefF算法計算出各個特征權(quán)重,過濾掉噪音特征;之后再用啟發(fā)式的RS方法對原有特征集進行特征約簡,過濾掉冗余特征。RRF組合決策方法集合了兩個算法的優(yōu)點,能夠有效減少計算的工作量和復雜度,避免RS約簡過多以及約簡中存在噪音特征等問題,從而起到提高決策質(zhì)量和效率的作用。最后,用一個真實的醫(yī)療信息數(shù)據(jù)集對算法進行測試,并與兩個常見的特征選擇算法進行對比,證明本算法在輔助臨床決策中的作用。
【作者單位】： 同濟大學經(jīng)濟與管理學院;
【關(guān)鍵詞】： 信息數(shù)據(jù)集 決策 特征選擇 ReliefF RS
【基金】：國家自然科學基金重點項目“面向全生命周期的醫(yī)療質(zhì)量安全管理與資源優(yōu)化配置”(71432007)
【分類號】：C934
【正文快照】： 1問題的提出隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展以及知識經(jīng)濟的到來,人類每天面臨的知識量越來越多、知識復雜度越來越高。對于一些大的信息數(shù)據(jù)集來說,描述對象的特征數(shù)量眾多,但是同時也存在著以下一些問題:最初的數(shù)據(jù)集中往往存在著與分類不相關(guān)的特征、冗余特征,甚至是噪音特征;眾多

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