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题名混合数据特征选择算法及在客户流失预测中的应用
被引量：1
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作者
周君仪
马少辉
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机构
江苏科技大学经济管理学院
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出处
《江苏科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第6期586-590,共5页
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基金
江苏省研究生科研创新计划资助项目(CXZZ12-0728)
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文摘
特征选择是高维数据处理的一个重要部分,在现实世界中高维的混合数据经常存在.针对高维混合数据,基于模糊粗糙集,在CEBARKNC算法的基础上,改进属性重要性的计算及约简的选取条件,进行特征选择,降低了数据维度,提高了效率,并将其应用于客户流失预测实例中.结果表明:改进的CEBARKNC算法得出的数据用于分类器,与胡清华提出的一个fuzzy-rough算法得出的数据相比,能取得较好的性能.
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关键词
混合数据
模糊粗糙集
特征选择
客户流失预测
cebarknc算法
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Keywords
hybrid data
fuzzy-rough set
feature selection
customer churn prediction
cebarknc algorithm
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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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