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给出一种新的属性依赖性度量，根据这种依赖性度量，给出属性重要性的定义，然后以这种属性重要性为权重，给出一种基于加权综合的样本分类算法。由于属性的重要性是由条件属性相对于决策属性的依赖性决定的，它的数值相对比较客观，这样解决了常用的定权方法的弱点，它们一般是凭经验或由专家给出，具有相当的主观性。
基于加权综合的分类算法
【摘 要】
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给出一种新的属性依赖性度量，根据这种依赖性度量，给出属性重要性的定义，然后以这种属性重要性为权重，给出一种基于加权综合的样本分类算法。由于属性的重要性是由条件属性相对于
【机 构】
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长沙理工大学数学与计算科学学院,华北电力大学北京数理系,北京师范大学数学科学学院
【出 处】
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模糊系统与数学
【发表日期】
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2007年1期
【基金项目】
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Supported by National Natural Science Foundation of China （60474023）, Scientific Research Fund of Hunan Provincial Edducation Pepartment（06C097）,Science and Technology Key Project Fund of Ministry of
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