【摘 要】
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目前常见的最近邻分类规则约减算法，只注重约减后分类器的分类精度和被约减的规则数量，而不注重约减效率和约减后分类器的泛化能力。针对该问题，提出了一种细胞自动机（cellular a
【机 构】
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西安理工大学自动化与信息工程学院,石家庄职业技术学院信息工程系
【基金项目】
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（围家自然科学基金）,（陕西省自然科学基金）（陕西省教育厅科学研究计划项目,西安理工大学优秀博士学位论文研究基金）.
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目前常见的最近邻分类规则约减算法，只注重约减后分类器的分类精度和被约减的规则数量，而不注重约减效率和约减后分类器的泛化能力。针对该问题，提出了一种细胞自动机（cellular automata，CA）基础上的最近邻分类规则约减方法。该方法只保留不同类边界上的样本点，约减规则的数量可以由细胞自动机网格的粒度动态调节。其优势在于：在给定的大数据集前提下，可以利用较少的运行时间来约减给定的规则样本；可以利用积累或迭代的方式来分步获得原给定样本集的一致性子集。采用13个不同的数据集进行仿真实验，结果显示该算法简单
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