混合不完备数据的新型双邻域粗糙集分类方法

针对混合不完备数据集,提出了一种新型双邻域粗糙集分类方法。首先,定义一个无参数的邻域联系度距离,并建立基于无参数邻域联系度距离的双邻域粗糙集模型;其次,基于所构建的模型,给出基于覆盖约简的双邻域粗糙集规则约简方法,获得约简后的上近似规则集和下近似规则集;再次,基于约简后的上、下近似规则集,给出最近邻分类方法;最后,取7个UCI公共测试集做实验分析,通过与混合距离HEOM、带参数邻域联系度距离的双邻域粗糙集分类方法对比,结果表明提出的分类方法仍然取得了优异的分类效果,其突出的优势是不再需要通过大量实验来确定其参数值。

混合值不完备系统的双邻域粗糙集分类方法

针对混合值不完备系统,提出一种基于双邻域粗糙集模型的分类方法.首先,定义一个新的不确定距离度量函数—–联系度距离函数,进而建立基于联系度距离函数的双邻域粗糙集模型;然后,基于所建立的模型讨论该模型的属性约简算法,并给出基于属性约简、覆盖约简的双邻域粗糙集规则学习分类算法;最后,通过多个UCI数据集进行实证分析,结果表明所提出的分类算法是客观有效的,特别是在缺失值较多的情况下,其优势更加明显.