【摘 要】
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特征选择和分类规则获取是模式分类的两个基本过程,本文以它们作为研究对象,从搜索的角度分析探讨了这两类问题.首先对特征选择和分类规则获取问题进行了归类和比较,然后从启
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特征选择和分类规则获取是模式分类的两个基本过程,本文以它们作为研究对象,从搜索的角度分析探讨了这两类问题.首先对特征选择和分类规则获取问题进行了归类和比较,然后从启发式搜索特征选择、完全搜索特征选择和完全搜索分类规则获取提出相应的搜索空间压缩和优化的算法,从理论分析和实验上验证了算法的有效性.本文的研究工作:1. 运用粗糙集理论和信息论分析了特征子集的相关概念和性质.2. 提出了基于Beam搜索的前向和后向启发式搜索特征选择算法—BEMMIMAMI算法和BEMMIMRSC算法.3. 提出了基于分治的分支界限算法——DCBB算法作最优特征选择.DCBB采用双向搜索,具有自动界限特性和任务完全独立性,适合于分布式和并行计算.通过对DCBB算法性能进行了实验分析,结果表明,DCBB是一个有效的特征选择算法.4. 提出了一个改进的ABB算法——IABB,理论和实验证明了IABB拥有比ABB算法小得多的搜索空间和快得多的运算效率.5. 定义了约简对象、等价类和最大类计数,证明了等价类单调性和最大类计数单调性.以等价类单调性为基础,提出了基于树搜索的完全规则树算法——CRT,用于最简分类规则获取,同时结合最大类计数单调性,提出了一个简化的完全规则树算法——PCRT算法.因为能够找到所有约简规则,因而相对于启发式算法具有更高的学习质量.实验结果表明CRT和PCRT算法具有是良好适应性的分类规则获取算法.
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