【摘 要】
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结合粗糙集理论中分类思想与统计学习理论中回归分析思想,本文给出了一种样本分类算法,该算法首先对决策表进行约简,求出一个极小约简,并在极小约简决策表中,将对象按类属性
【机 构】
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湖南大学数学与计量经济学院,长沙理工大学数学与计算科学学院,
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结合粗糙集理论中分类思想与统计学习理论中回归分析思想,本文给出了一种样本分类算法,该算法首先对决策表进行约简,求出一个极小约简,并在极小约简决策表中,将对象按类属性值进行分类。然后根据每一类的因素描述,给出一个线性回归方程。最后将未知样本的数据代入每一个回归方程,根据最大隶属度原则,确定每个样本的分类。
Combining the taxonomy theory of rough set theory with the theory of regression analysis in statistical learning theory, a sample classification algorithm is presented in this paper. The algorithm first reduces the decision table and finds a minimal reduction, In the decision table, objects are categorized by class attribute value. Then according to the description of each type of factor, a linear regression equation is given. Finally, substitute the data of unknown samples into each regression equation and determine the classification of each sample according to the principle of maximum membership.
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