·1176· 智能系统学报 第14卷 的属性被加入到约简集合中。 因为多准则约简同时满足近似质量与条件熵的约 观察图2，不难得出如下结论： 束条件，较多的约束条件需要较多的属性才能完 1)由于SVM分类器在计算分类精度时没有 成目标。 使用半径这一参数，所以本文主要比较两者的分 观察图3可以发现，相较于K-means采样，利 类精度的平均值，可以发现相较于基于K-means 采样的约简，基于一致性采样的约简在测试样本 用一致性采样进行约简求解，大体上需要更多的 上能够提供较高的分类精度； 时间消耗，这主要是因为利用一致性采样得到的 2)在3个度量准则的比较中，利用多准则策 样本数量往往比利用K-means采样所得到的样本 略大体上可以使得分类精度达到最高，这主要是 数量多，这一事实可以参照表2。 200 Gesture Phase Segmentation 150 MAGIC Gamma Telescope 150 100 100 50 50 0-0--0-g-g-.0.0-6 .03 0.12 0.21 0.30 0.03 0.12 0.21 0.30 (a)数据1 (b)数据2 QSAR Biodegradation Sonar 0.8 A 6 5 0.6 41 0.4 0.2 8ge:8900中 803 0.12 021 0.30 0.12 0.21 0.30 (c)数据3 (d)数据4 Statlog(German Credit Data) Ultrasonic Flowmeter Diagnostics 1.0 0.20 KS-A OS-A 0.8 0.15 0.6 OS-U 0.10 OS-U ggg8 0.45 0-. 0.05 0.2 合：8：多苏业 0.03 0.12 0.21 0.30 0.12 0.21 0.30 (e)数据5 ()数据6 Wall-Following Robot Navigation Data Wine 100 0.08- 00-000 -- 0.06 ::0::来B::g5 60 -.-KS-E -KS-A - RS-6 0.04 OS-A 40 KS -e-OS-U 20 0.021 e-OS-U 0.12 0.21 0.30 86 0.12 0.21 0.30 (g)数据7 h)数据8 图3约简求解的时间消耗对比 Fig.3 Comparisons among elapsed time for computing reducts的属性被加入到约简集合中。 观察图 2，不难得出如下结论： 1) 由于 SVM 分类器在计算分类精度时没有 使用半径这一参数，所以本文主要比较两者的分 类精度的平均值，可以发现相较于基于 K-means 采样的约简，基于一致性采样的约简在测试样本 上能够提供较高的分类精度； 2) 在 3 个度量准则的比较中，利用多准则策 略大体上可以使得分类精度达到最高，这主要是 因为多准则约简同时满足近似质量与条件熵的约 束条件，较多的约束条件需要较多的属性才能完 成目标。 观察图 3 可以发现，相较于 K-means 采样，利 用一致性采样进行约简求解，大体上需要更多的 时间消耗，这主要是因为利用一致性采样得到的 样本数量往往比利用 K-means 采样所得到的样本 数量多，这一事实可以参照表 2。 0.03 0.12 0.21 0.30 0 50 100 150 200 时间消耗/s 时间消耗/s 时间消耗/s 时间消耗/s 时间消耗/s 时间消耗/s 时间消耗/s 时间消耗/s Gesture Phase Segmentation 0.03 0.12 0.21 0.30 0 50 100 150 MAGIC Gamma Telescope (a) 数据1 (b) 数据2 0.03 0.12 0.21 0.30 0 1 2 3 4 5 6 7 QSAR Biodegradation 0.03 0.12 0.21 0.30 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Sonar (c) 数据3 (d) 数据4 0.03 0.12 0.21 0.30 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Statlog (German Credit Data) 0.03 0.12 0.21 0.30 0 0.05 0.10 0.15 0.20 Ultrasonic Flowmeter Diagnostics (e) 数据5 (f) 数据6 0.03 0.12 0.21 0.30 0 20 40 60 80 100 Wall-Following Robot Navigation Data 0.03 0.12 0.21 0.30 0 0.02 0.04 0.06 0.08 Wine (g) 数据7 (h) 数据8 KS-A OS-A KS-E OS-E KS-U OS-U KS-A OS-A KS-E OS-E KS-U OS-U KS-A OS-A KS-E OS-E KS-U OS-U KS-A OS-A KS-E OS-E KS-U OS-U KS-A OS-A KS-E OS-E KS-U OS-U KS-A OS-A KS-E OS-E KS-U OS-U KS-A OS-A KS-E OS-E KS-U OS-U KS-A OS-A KS-E OS-E KS-U OS-U δ δ δ δ δ δ δ δ 图 3 约简求解的时间消耗对比 Fig. 3 Comparisons among elapsed time for computing reducts ·1176· 智 能 系 统 学 报 第 14 卷