【摘 要】
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针对缺失属性值数据分类算法中模型分类精度和泛化能力低的问题,提出一种基于模糊规则的缺失属性值数据分类算法,即“循环-接收”模型.该算法不需要对缺失属性值数据进行插补
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,西北农林科技大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61573266)
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针对缺失属性值数据分类算法中模型分类精度和泛化能力低的问题,提出一种基于模糊规则的缺失属性值数据分类算法,即“循环-接收”模型.该算法不需要对缺失属性值数据进行插补运算,可直接对该数据集进行分类.对UCI公开数据集进行模拟仿真实验,实验结果表明,“循环-接收”模型与其他算法相比具有更高的分类精度和泛化能力.
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