基于EM的模糊-粗糙集最近邻算法

针对由类的重叠引起的训练样本模糊不确定性,以及属性不足引起的类边界粗糙不确定性,提出一种基于期望-最大化(EM)的模糊-粗糙集最近邻分类算法——EM-FRNN。利用UCI数据库的突发性水污染事件案例进行实验,实验结果表明,与朴素的KNN、模糊最近邻算法、模糊粗糙最近邻算法相比,该算法的运算精度高且计算成本较低。