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    3.5.1 一般值约简算法    15
    3.5.2 基于正域的属性值约简算法    15
    3.5.3 典型的基于决策表的启发式值约简算法    15
    4 城市轨道交通能耗案例知识约简决策分析    17
    4.1 城市轨道交通的特点    17
    4.2 我国城市轨道交通能耗现状    17
    4.3 城市轨道交通能耗影响因素    17
    4.4 决策的目标    17
    4.5 城市轨道交通案例能耗知识约简实例研究    18
    4.5.1 地铁属性的案例化    18
    4.5.2 数据的归一化处理    21
    4.5.3 基于一般性知识约简方法的属性约简    23
    4.5.4 K-fold交叉验证法    25
    4.5.5 K-NN法    26
    5 总结    29
    致谢    30
    参考文献    31
    图表目录
    表4.1初始属性记录数据表•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••18
    表4.2属性值转化为数字型的属性记录数据表••••••••••••••••••••••••••••••19
    表4.3属性名转化后的数据表•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••20
    表4.4归一化处理后的数据表•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••21
    表4.5一般性知识约简方法的属性熵值表•••••••••••••••••••••••••••••••••••23
    表4.6排序后的属性熵值表••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••23
    表4.7约简后的属性表••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••24
    表4.8属性组按照测试集的熵值排序表•••••••••••••••••••••••••••••••••••••24
    表4.9约简后的属性表••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••25
    表4.10取K为3属性距离表•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••26
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