【摘 要】
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以UCI国际常用标准测试数据集中的Seeds数据为实验数据,Seeds数据分别随机取自3个不同品种的小麦籽粒：卡玛（Kama）、罗萨（Rosa）和加拿大（Canadian）.为了能够有效地获取决策表中属性最
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673094)
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以UCI国际常用标准测试数据集中的Seeds数据为实验数据,Seeds数据分别随机取自3个不同品种的小麦籽粒：卡玛（Kama）、罗萨（Rosa）和加拿大（Canadian）.为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简,提出了粗糙集和遗传算法集成的策略,采用基于遗传算法的粗糙集对条件属性进行约简,去除冗余或者相关性很强的变量,使用系统聚类和K-means聚类相结合的方法,得到收敛的聚类结果,进而利用聚类的结果作为判别分析的条件,通过距离判别法得到线性判别函数判断新样品的所属类别,进而给出了该方法的知识获取模
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