【摘 要】
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针对混合值不完备系统,提出一种基于双邻域粗糙集模型的分类方法.首先,定义一个新的不确定距离度量函数—–联系度距离函数,进而建立基于联系度距离函数的双邻域粗糙集模型;
【机 构】
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广西民族师范学院数学与计算机科学学院; 桂林电子科技大学数学与计算科学学院;
【基金项目】
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广西重点培育学科(应用数学)建设项目(SXYB2014005,SXYB2016001);国家民委科研项目(14GSZ015)
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针对混合值不完备系统,提出一种基于双邻域粗糙集模型的分类方法.首先,定义一个新的不确定距离度量函数—–联系度距离函数,进而建立基于联系度距离函数的双邻域粗糙集模型;然后,基于所建立的模型讨论该模型的属性约简算法,并给出基于属性约简、覆盖约简的双邻域粗糙集规则学习分类算法;最后,通过多个UCI数据集进行实证分析,结果表明所提出的分类算法是客观有效的,特别是在缺失值较多的情况下,其优势更加明显.
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