【摘 要】
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为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个
【机 构】
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江苏科技大学计算机学院; 南京理工大学经济管理学院; 江苏科技大学数理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572242,61503160,61502211)资助;江苏省高校哲学社会科学基金项目(2015SJD769)资助;中国博士后科学基金项目(2014M550293)资助
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为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个能够降低邻域决策错误率的属性子集,然后借助这些属性子集在对应邻域分类器上得到的结果进行投票集成,得到最终的分类类别.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的基于属性约简的集成邻域分类策略不仅能够有效地提升邻域分类器的分类精度,而且亦能增强邻域分类结果的鲁棒性.这一研究为从集成的视角研究粗糙集理论提供了技术支持.
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