一种基于粗糙集属性度量的集成分类器

• 作者: 王永生 郑雪峰
• 来源期刊: 工程科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 属性 度量 分类器 粗糙集理论
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 425-431
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13374/j.issn2095-9389.2016.03.018

摘要

为了准确度量属性的重要性，从基于粗糙集的属性度量视角，提出一种基于混合度量机制的属性评价方法，该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性。在混合度量机制中，根据数据分布特点引入参数权重因子。在此基础上，构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器。通过实验结果和比较分析表明，所提出的方法能有效地降低数据的属性维度，相比较于单一属性度量准则，分类器具有更好的分类性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑雪峰	北京科技大学计算机与通信工程学院	153	1031	17.0	23.0
5	王永生	北京科技大学计算机与通信工程学院	2	5	1.0	2.0