【摘 要】
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提出一种基于粗糙集中连续属性离散化和支持向量机（SVM）的分类预测算法。首先,提出一种新颖的Improved Chi2离散化技术,将其作为预处理器将连续属性数据离散化,然后应用粗糙集
【机 构】
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中国人民解放军61683部队,大连理工大学计算机科学与技术学院
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提出一种基于粗糙集中连续属性离散化和支持向量机（SVM）的分类预测算法。首先,提出一种新颖的Improved Chi2离散化技术,将其作为预处理器将连续属性数据离散化,然后应用粗糙集理论进行属性约简和规则提取,删去冗余的属性和样本,在横向和纵向均大大降低了数据的维度,降低了样本的存储要求,而且没有失去原始决策表所表达的信息。应用支持向量机进行分类建模预测,大大降低了SVM分类过程中的复杂度,不会降低分类能力。仿真实验表明了本文算法的有效性,不仅分类预测精度高,且训练速度快了。
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