基于粗糙熵的三支加权变形熵

基于粗糙熵的三支加权变形熵基于粗糙熵的三支加权变形熵摘要：熵是信息论中的一个重要概念，用于度量数据的不确定性和混乱程度。粗糙熵（Rough entropy）是基于粗糙集理论提出的一种熵的度量方法，它利

基于粗糙熵的三支加权变形熵 基于粗糙熵的三支加权变形熵 摘要： 熵是信息论中的一个重要概念，用于度量数据的不确定性和混乱程 Rough entropy 度。粗糙熵（）是基于粗糙集理论提出的一种熵的度量方 法，它利用概念覆盖度和区分度来反映数据的不确定性和复杂性。然 而，由于粗糙熵只考虑了概念的数量而没有考虑它们的重要性，因此在 一些应用场景下可能存在问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基 于粗糙熵的三支加权变形熵，通过引入权重因子，对不同概念的重要性 进行了考虑。实验结果表明，该方法在一些数据挖掘和决策支持系统中 能够取得较好的效果。 关键词：粗糙熵，概念覆盖度，区分度，权重因子，数据挖掘 1. 引言 熵是信息论中的一个重要概念，它可以用来度量数据的不确定性和 混乱程度。在数据挖掘和决策支持系统中，熵被广泛应用于特征选择、 聚类分析、分类问题等方面。粗糙熵是基于粗糙集理论提出的一种熵的 度量方法，它可以在给定概念的数量和形状的情况下，反映数据的不确 定性和复杂性。然而，由于粗糙熵只考虑了概念的数量而没有考虑它们 的重要性，因此在一些应用场景下可能存在问题。为了解决这个问题， 本文提出了一种基于粗糙熵的三支加权变形熵，通过引入权重因子，对 不同概念的重要性进行了考虑。 2. 相关工作 在过去的几十年中，熵和其它信息度量方法在数据挖掘和决策支持 系统中得到了广泛的应用。在粗糙集理论中，熵被应用于特征选择、确 定属性的重要性等问题。然而，由于粗糙熵只考虑了概念的数量而没有 考虑它们的重要性，因此在一些应用场景下可能存在问题。为了解决这