基于粗糙集与统计学习理论的样本分类算法

• 作者: 刘文军 张小琼 郑国义
• 来源期刊: 模糊系统与数学
• 学科: 数学
• 关键词: 粗糙集 统计 分类算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 模糊集应用
• 页码范围: 183-190
• 页数: 8页
• 分类号: O159
• 语种: 中文

摘要

结合粗糙集理论中分类思想与统计学习理论中回归分析思想,本文给出了一种样本分类算法,该算法首先对决策表进行约简,求出一个极小约简,并在极小约简决策表中,将对象按类属性值进行分类.然后根据每一类的因素描述,给出一个线性回归方程.最后将未知样本的数据代入每一个回归方程,根据最大隶属度原则,确定每个样本的分类.