基于Local约简的序贯三支分类器

序贯三支决策是三支决策理论近年发展起来的一种新型决策方法。传统的序贯三支决策方法鲜有针对序贯信息粒的构建和其在分类学习中的应用的研究。针对这两个问题,研究了Local约简与Global约简之间的内在序贯性,并以此构建了具有约简特性的序贯信息粒。在此基础上设计了一种序贯三支分类器。实验结果表明,该序贯三支分类器不仅能很好地在合适信息粒上进行分类,而且较传统的分类算法提高了数据集的分类精度。

决策粗糙集属性约简:一种局部视角方法

比较于经典粗糙集,决策粗糙集模型将代价问题考虑在内,为粗糙集的属性约简问题带来了新的挑战。尽管已有针对决策粗糙集的一些属性约简方法被提出,但这些约简标准都是基于所有决策类的,约束条件较为严格。为解决这一问题,从局部视角出发,针对单独的决策类提出了Local约简的思想。基于启发式算法求解约简的实验结果表明,相比于面向所有决策类的约简,Local约简可以获得更多的正域规则,同时也能够进一步降低约简中的属性数量。