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基于粗糙集的网页训练样本集的分类属性的选择
1
作者
高波
眭莉
《常州工学院学报》
2004年第2期45-48,57,共5页
选择合适的网页训练样本集的分类属性是网页分类时很多技术的基础 ,比如 :决策树、K邻近算法、线性分类、支持向量机等。基于粗糙集的属性选择方法可以有效地减少训练的时间复杂度 。
关键词
粗糙集
网页训练
样本集
分类属性
分词
HTML标志
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职称材料
题名
基于粗糙集的网页训练样本集的分类属性的选择
1
作者
高波
眭莉
机构
常州工学院计算机信息工程学院
出处
《常州工学院学报》
2004年第2期45-48,57,共5页
文摘
选择合适的网页训练样本集的分类属性是网页分类时很多技术的基础 ,比如 :决策树、K邻近算法、线性分类、支持向量机等。基于粗糙集的属性选择方法可以有效地减少训练的时间复杂度 。
关键词
粗糙集
网页训练
样本集
分类属性
分词
HTML标志
Keywords
training-set
classify attribute
rough sets
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于粗糙集的网页训练样本集的分类属性的选择
高波
眭莉
《常州工学院学报》
2004
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