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基于邻域决策的序贯三支分类方法
被引量:
2
1
作者
亓慧
魏巍
王文剑
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第6期191-197,共7页
如何设计合理的属性子空间区间是序贯三支分类研究的重要内容之一。考虑到实际应用中广泛存在的数值数据,将邻域粗糙集及邻域决策错误率引入序贯三支分类方法中,构建合理的属性子空间区间。借助邻域决策错误率约简,分别定义局部和全局...
如何设计合理的属性子空间区间是序贯三支分类研究的重要内容之一。考虑到实际应用中广泛存在的数值数据,将邻域粗糙集及邻域决策错误率引入序贯三支分类方法中,构建合理的属性子空间区间。借助邻域决策错误率约简,分别定义局部和全局属性子空间,并基于此设计基于邻域决策错误率的序贯三支分类算法。在6组UCI数据集上的实验结果表明,该分类方法不仅压缩了数据的属性空间,而且提高了数据的分类精度,为序贯三支分类方法的研究提供了新的思路。
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关键词
邻域决策错误率
局部属性子空间
全局
属
性子
空间
序贯三支决策
分类
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职称材料
题名
基于邻域决策的序贯三支分类方法
被引量:
2
1
作者
亓慧
魏巍
王文剑
机构
太原师范学院计算机系
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第6期191-197,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61673249,61772323)
山西省教育厅项目(J2018159)
山西省科技厅重点研发项目(201803D31055)。
文摘
如何设计合理的属性子空间区间是序贯三支分类研究的重要内容之一。考虑到实际应用中广泛存在的数值数据,将邻域粗糙集及邻域决策错误率引入序贯三支分类方法中,构建合理的属性子空间区间。借助邻域决策错误率约简,分别定义局部和全局属性子空间,并基于此设计基于邻域决策错误率的序贯三支分类算法。在6组UCI数据集上的实验结果表明,该分类方法不仅压缩了数据的属性空间,而且提高了数据的分类精度,为序贯三支分类方法的研究提供了新的思路。
关键词
邻域决策错误率
局部属性子空间
全局
属
性子
空间
序贯三支决策
分类
Keywords
Neighborhood decision error rate
Local attribute subspace
Global attribute subspace
Sequential three-way decision
Classification
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域决策的序贯三支分类方法
亓慧
魏巍
王文剑
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
2
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