一种基于决策粗糙集的两步分类算法

• 作者: 朱灿伟
• 来源期刊: 中国新通信
• 关键词: 粗糙集 两步分类算法
• 年，卷（期）: 2012,（20）
• 页码范围: 72-73
• 字数: 2635字
• 语种: 中文

摘要

本文介绍了粗糙集和决策粗糙集理论,提出一种基于决策粗糙集理论的两步信息过滤算法,相比原始的此类算法,该算法缩小了负域范围,采取两步策略进行分类,当发现新样本和未知样本时,能确保它是否属于负域,从而尽量减少将不属于负域的样本划分到负域,降低了分类错误和损耗.与传统朴素贝叶斯方法和一般决策粗糙集理论算法比较结果证明,本文提出的基于决策糙集的两步信息过滤算法,可以提高分类精度和降低分类损耗.

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1	朱灿伟		3	0	0.0	0.0