【摘 要】
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属性约简能有效地去除不必要属性,提高分类器的性能。模糊粗糙集是处理不确定信息的重要范式,能有效地应用于属性约简。在模糊粗糙集中,样本分布的不确定性会影响对象的近似
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学云计算与智能技术高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572406)
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属性约简能有效地去除不必要属性,提高分类器的性能。模糊粗糙集是处理不确定信息的重要范式,能有效地应用于属性约简。在模糊粗糙集中,样本分布的不确定性会影响对象的近似集,进而影响有效属性约简的获取。为有效地定义近似集,文中提出了基于距离比值尺度的模糊粗糙集,该模型引入了基于距离比值尺度的样本集的定义,通过对距离比值尺度的控制,避免了样本分布不确定性对近似集的影响;给出了该模型的基本性质,定义了新的依赖度函数,进而设计了属性约简算法;以SVM,NaiveBayes和J48作为测试分类器,在UCI数据集上评测所提
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