【摘 要】
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邻域粗糙集模型中,随着信息粒尺寸的增长,基于多数投票原则的邻域分类器（NC）容易对未知样本的类别产生误判。为了缓解该问题,在协同表达分类（CRC）思想的基础上,提出了一种基于邻
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,南京理工大学计算机科学与工程学院
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邻域粗糙集模型中,随着信息粒尺寸的增长,基于多数投票原则的邻域分类器（NC）容易对未知样本的类别产生误判。为了缓解该问题,在协同表达分类（CRC）思想的基础上,提出了一种基于邻域协同表达的分类方法,即邻域协同分类器（NCC）。NCC首先借助邻域粗糙集模型对分类学习任务进行特征选择,然后找出被选特征下未知样本的邻域空间,最后在邻域空间内采用协同表达来代替多数投票原则,找出与未知样本具有最小重构误差的类别作为预测的类别标记。在4组UCI数据集上的实验结果表明：1）与NC相比,所提NCC在大尺寸信息粒下获得了较
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