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利用粗糙集的约简算法及类边界集分别选出影响绩效的核心因素和样本的边界集,将其应用于C-均值聚类网络得到具有概率信息（权重）的样本,作为支持向量机（SVM）的输入建立员工绩效评估模型。实例表明,该方法拟合率高,且性能优于SVM算法。
基于粗糙集和C-均值聚类支持向量机的员工绩效评估方法
【摘 要】
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利用粗糙集的约简算法及类边界集分别选出影响绩效的核心因素和样本的边界集,将其应用于C-均值聚类网络得到具有概率信息（权重）的样本,作为支持向量机（SVM）的输入建立员工绩效评
【机 构】
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东南大学经济管理学院
【出 处】
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价值工程
【发表日期】
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2009年11期
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