%0 Journal Article
%T 基于粒计算与区分能力的属性约简算法*
%A 冀素琴
%A 石洪波
%A 吕亚丽
%J 模式识别与人工智能
%P 327-334
%D 2015
%R 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201504005
%X 传统的属性约简方法将整个数据集一次性装入内存，很难适应大数据背景下的数据分析.为此文中提出基于粒计算与区分能力的属性约简算法.该算法运用统计学中的分层抽样技术，拆分原始大数据集为多个样本子集(粒)，在每个粒上运用属性的区分能力进行属性约简，最后将各粒约简结果进行加权融合，得到原始大数据集的属性约简结果.实验表明该算法对海量数据集进行属性约简的可行性和高效性.
%K 海量数据
%K 粒计算
%K 属性约简
%K 分层抽样
%K 区分能力
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10347.shtml