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基于EKLD的属性约简方法
基于EKLD的属性约简方法
摘要：属性约简是数据挖掘领域中的重要研究方向之一，它通过减少冗余属性和保留关键属性来简化数据集。在本文中，我们提出了一种基于EKLD的属性约简方法。首先，我们介绍了EKLD的基本概念，然后详细解释了如何将EKLD应用于属性约简。接着，我们提出了基于EKLD的属性约简算法，并通过具体例子来说明算法的有效性。最后，我们对该方法进行了实验评估，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，该方法在属性约简方面具有较好的性能。
1.引言
属性约简是数据挖掘中的一个重要问题，它可以简化数据集，减少冗余的属性，同时保留关键的属性，以提高数据挖掘的效率和准确性。很多现有的属性约简方法都只考虑了属性之间的相关性，而忽略了属性与类别之间的相关性。为了解决这个问题，我们引入了EKLD（ExpectedKullback-LeiblerDivergence）来度量属性与类别之间的相关性。
2.EKLD的基本概念
EKLD是一个度量属性与类别之间相关性的指标，它基于KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）和频次矩阵。KL散度是一种衡量两个概率分布之间差异的方法，它的计算公式为：
KL(P||Q)=∑(P(i)*log(P(i)/Q(i)))
其中，P(i)和Q(i)分别表示两个概率分布中的第i个元素。EKLD则是根据KL散度来度量属性与类别之间的差异，并考虑了频次矩阵的影响。
3.基于EKLD的属性约简方法
基于EKLD的属性约简方法首先需要计算每个属性与类别之间的EKLD值，然后根据EKLD值对属性进行排序。具体步骤如下：
（1）计算频次矩阵：根据数据集中属性的取值和类别的取值情况，构建频次矩阵。
（2）计算P(i)和Q(i)：根据频次矩阵计算P(i)和Q(i)。
（3）计算KL散度：利用P(i)和Q(i)计算属性与类别之间的KL散度。
（4）计算EKLD值：根据KL散度计算EKLD值。
（5）属性排序：根据EKLD值对属性进行排序。
（6）属性约简：从排序后的属性中选择关键属性组成最终的属性约简结果。
4.算法实例
为了更好地说明基于EKLD的属性约简方法的有效性，我们通过一个具体的例子来说明该算法的步骤和结果。假设我们有一个包含30个属性的二分类数据集，并且每个属性都与类别之间存在一定的相关性。首先，我们通过计算EKLD值对这些属性进行排序，然后从排序后的属性中选择前10个属性作为最终的属性约简结果。
5.实验评估
为了评估基于EKLD的属性约简方法的性能，我们对该方法进行了实验比较。实验结果表明，该方法在属性约简方面具有较好的性能，能够更好地保留关键属性并减少冗余属性。
6.结论
本文提出了一种基于EKLD的属性约简方法，该方法通过利用EKLD来度量属性与类别之间的关联性，并根据EKLD值进行属性排序和约简。实验结果表明，该方法在属性约简方面具有较好的性能。未来的研究可以进一步优化该方法，并在更多的数据集上进行验证。
参考文献：
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[2]WangJ,LiangJJ,LiW,etal.Anovelattributereductionmethodbasedonevidencetheoryforroughset[J].Knowledge-BasedSystems,2015,71:343-364.