基于三支决策的二阶段分类模型研究

• 作者: 徐久成 徐战威 李梦凡 王楠
• 来源期刊: 河南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 三支决策 二阶段 增量信息 边界域
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 28-34,124
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16366/j.cnki.1000-2367.2019.03.005

摘要

当对三支决策边界域进一步划分时,边界域知识存在划分信息不足,从而导致分类精度不高,针对上述问题提出一种新的基于三支决策的二阶段分类模型(TWD-TP).第一阶段根据贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,通过求解最优化损失函数得到所需阈值,然后按照三支决策规则对数据集进行划分.三支决策是基于最小风险贝叶斯决策理论的划分,在其正域、负域中包含一定的误分类样本;在第二阶段通过类标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入延迟决策域,形成重构边界域,最后对重构边界域进行划分.实验结果表明:所提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策划分中筛选出高误分类特征的样本,同时其重构边界域中不能被划分的样本得到正确划分,分类精度进一步提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐久成		97	660	14.0	20.0
2	徐战威		2	0	0.0	0.0
3	李梦凡		4	1	1.0	1.0
4	王楠		15	26	3.0	5.0