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摘要:
最近几年来,误分类代价敏感粗糙集理论与方法已经取得不错的发展成果,其中最具有代表性的理论之一就是决策粗糙集理论,其中属性约简问题与规则生成问题就是基于决策粗糙集理论的基础上.然而,已有的代价敏感属性选择方法都使用的是固定的误分类代价.固定的误分类代价在任意数据集中各类的误分类代价均假定在可知的情况下存在一定的不足,因此提出代价敏感属性中动态误分类代价下的Bayes判别函数自适应逼近最优误分类代价是可行有效的方法.
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属性约简
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近似分类质量
分类精度
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文献信息
篇名 代价敏感属性中动态误分类代价下Bayes判别函数探究
来源期刊 湖北农机化 学科
关键词 代价敏感 属性选择 动态误分类代价下的Bayes判别函数
年,卷(期) 2019,(22) 所属期刊栏目 开发研究
研究方向 页码范围 153
页数 1页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-1440.2019.22.131
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 牛军霞 5 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
代价敏感
属性选择
动态误分类代价下的Bayes判别函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖北农机化
半月刊
1009-1440
42-1305/S
大16开
湖北省武汉市武昌南湖
1979
chi
出版文献量(篇)
10171
总下载数(次)
33
总被引数(次)
4358
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