Val av funktioner är ett utmanande problem inom många områden såsom mönsterigenkänning, maskininlärning och datautvinning. Grov uppsättning teori, som en giltig soft computing verktyg för att analysera olika typer av data, har tillämpats i stor utsträckning för att välja användbara funktioner (även kallad attribut reduktion). I grovgående teori har många funktionsvalsalgoritmer utvecklats i litteraturen, men de är mycket tidskrävande när datamängderna är i stor skala. För att övervinna denna begränsning, föreslår vi i detta dokument en effektiv grov funktion val algoritm för storskaliga datamängder, som stimuleras av multi-granulation. En deltabell över en datamängd kan betraktas som en liten granularitet. Med tanke på en stor skala data, algoritmen väljer först olika små granularities och sedan uppskatta på varje liten granularity redukt av den ursprungliga datamängden. Med alla beräkningar på små granulariteter tillsammans kan algoritmen få en ungefärlig redukt. På grund av att den totala tid som spenderas på att beräkna redukter för sub-tables är mycket mindre än den för den ursprungliga storskaliga en, ger algoritmen i en mycket mindre mängd tid en delmängd (den ungefärliga redukt). Enligt flera beslutsprestandaåtgärder visar experimentella resultat att den föreslagna algoritmen är genomförbar och effektiv för storskaliga datamängder.
Liang m.fl. REF etablerade en effektiv funktionsvalsalgoritm med en multi-granuleringsvy.
An efficient rough feature selection algorithm with a multi-granulation view
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}