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宋浩

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：广西师范大学计算机科学与信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇值约简
  • 1篇属性值
  • 1篇属性值约简
  • 1篇数据分类
  • 1篇数据分类算法
  • 1篇粗糙集

机构

  • 1篇广西师范大学
  • 1篇河池学院

作者

  • 1篇张绿云
  • 1篇刘继宇
  • 1篇罗朝晖
  • 1篇宋浩
  • 1篇王强

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于粗糙集的加权KNN数据分类算法被引量：7
2015年
粗糙集是处理不精确、不确定性问题的基本方法之一。采用粗糙集理论与方法进行数据分析具有不必具备数据集的先验知识、不需人为设定参数等优点,因而它被广泛应用于模式识别与数据挖掘领域。针对粗糙集训练过程中从未遇到过的样本的分类问题进行了探讨,根据条件属性的重要性确定加权系数,采用加权KNN的方法来解决无法与决策规则精确匹配的样本分类问题,并与加权最小距离方法进行了对比实验;同时对其他一些现有的粗糙集值约简算法进行了分析与研究,提出了不同的观点。对UCI多个数据集的大量数据进行了实验,并与近期文献中的多种算法进行了性能对比,实验结果表明,提出的算法的总体效果优于其他算法。
刘继宇王强罗朝晖宋浩张绿云
关键词：粗糙集属性值约简
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共1页<1>
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