基于粗糙集下近似理论的支持向量机分类方法

• 作者: 张雪峰 洪成昱 王宇彤
• 来源期刊: 曲阜师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 支持向量机 下近似 Libsvm
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5337.2008.02.009

摘要

传统的粗糙集理论不能处理连续属性,而且得到的分类规则大多比较复杂.支持向量机理论能够得到简洁的分类规则,也能处理连续属性,但仅适用与小样本,对大样本数据集有一定的局限性.文章首先提出了针对连续属性的粗糙集下近似理论,使粗糙集理论能够应用到连续属性.基于上述理论以及支持向量机分类方法仅与支持向量有关的特性.提出了一种先由粗糙集进行预处理的支持向量机分类方法.实验表明,该方法在缩短训练时间的基础上,保留了支持向量机方法所需分类信息,提高了分类精度,克服了SVM算法的应用瓶颈.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪峰	东北大学理学院	48	356	9.0	17.0
2	王宇彤	辽宁石油化工大学信息与工程学院	3	14	2.0	3.0
3	洪成昱	东北大学理学院	1	2	1.0	1.0