不同度量下集成属性选择器的对比研究

来源 :山西大学学报（自然科学版） | 被引量 : 0次 | 上传用户：FACYFACYFACY

【摘要】

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研究分析了集成属性选择器在不同度量下的分类表现.借助邻域粗糙集,应用3种不同的度量-局部近似质量、局部条件熵、局部邻域决策错误率,构建不同的集成属性选择器.在6组UCI数

【作者】

：

亓慧史颖

【机构】

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太原师范学院计算机科学与技术系,山西太原,030619

【出处】

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山西大学学报（自然科学版）

【发表日期】

：

2019年4期

【关键词】

：

属性约简近似质量条件熵邻域决策错误率粗糙集

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研究分析了集成属性选择器在不同度量下的分类表现.借助邻域粗糙集,应用3种不同的度量-局部近似质量、局部条件熵、局部邻域决策错误率,构建不同的集成属性选择器.在6组UCI数据集上的实验结果表明,相比于局部近似质量与局部条件熵,在使用局部邻域决策错误率时,对应的集成属性选择器最多能提升将近36％的分类准确率.

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