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首先给出了属性分割的有效性测试算法,它能检测基于当前分割的交互学习算法是否优越于传统的不划分属性的单一数据集的学习算法;进一步,给出了渐进式自动属性集合的划分算法。基于大规模卫星环境监测数据的实验表明,上述两种算法能对有效地分割数据集合,使学习能力得到明显提高。
一种交互学习的属性划分算法
【摘 要】
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首先给出了属性分割的有效性测试算法,它能检测基于当前分割的交互学习算法是否优越于传统的不划分属性的单一数据集的学习算法;进一步,给出了渐进式自动属性集合的划分算法。基于大规模卫星环境监测数据的实验表明,上述两种算法能对有效地分割数据集合,使学习能力得到明显提高。
【机 构】
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武汉理工大学
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
【发表日期】
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2005年02期
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