【摘 要】
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K近邻(K nearest neighbor,K NN)分类器是一种经典的分类器,它简单而又有效,已经在人工智能与机器学习领域得到了广泛的应用.针对传统分类器难以处理不确定性数据的问题,研究
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573297,61976183),福建省出国留学奖学基金项目,福建省自然科学基金项目(2016J01198,2019J01850),福建省教育厅A类项目(JA15363),厦门市科技计划指导项目(3502Z20179038)
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K近邻(K nearest neighbor,K NN)分类器是一种经典的分类器,它简单而又有效,已经在人工智能与机器学习领域得到了广泛的应用.针对传统分类器难以处理不确定性数据的问题,研究样本单特征邻域粒化技术,构造粒的向量形式,提出一种基于粒向量的K近邻分类方法.该方法引入邻域粗糙集模型,对分类系统中的样本进行单特征邻域粒化,形成特征邻域粒子.并由多个特征邻域粒子构成一个粒向量,定义了多种粒向量运算算子,提出了2种粒向量距离:相对粒距离与绝对粒距离,证明了粒向量距离的单调性原理.进一步,基于粒向量距离
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