典型文献
混合不完备数据的新型双邻域粗糙集分类方法
文献摘要：
针对混合不完备数据集,提出了一种新型双邻域粗糙集分类方法.首先,定义一个无参数的邻域联系度距离,并建立基于无参数邻域联系度距离的双邻域粗糙集模型;其次,基于所构建的模型,给出基于覆盖约简的双邻域粗糙集规则约简方法,获得约简后的上近似规则集和下近似规则集;再次,基于约简后的上、下近似规则集,给出最近邻分类方法;最后,取7个UCI公共测试集做实验分析,通过与混合距离HEOM、带参数邻域联系度距离的双邻域粗糙集分类方法对比,结果表明提出的分类方法仍然取得了优异的分类效果,其突出的优势是不再需要通过大量实验来确定其参数值.
文献关键词：
混合不完备数据集;双邻域粗糙集;邻域联系度距离;分类
中图分类号：
作者姓名：
黄恒秋;陈素霞;翁世洲
作者机构：
广西民族师范学院数理与电子信息工程学院,崇左 532200;河南轻工职业学院计算机与艺术设计系,郑州 450052;广西民族师范学院经济管理学院,崇左 532200
文献出处：
引用格式：
[1]黄恒秋;陈素霞;翁世洲-.混合不完备数据的新型双邻域粗糙集分类方法)[J].现代计算机,2022(22):31-36
A类：
混合不完备数据,双邻域粗糙集,混合不完备数据集,邻域联系度距离,联系度距离,HEOM
B类：
分类方法,无参数,规则约简,上近似,规则集,下近似,最近邻分类,UCI,共测,测试集,方法对比,分类效果,参数值
AB值：
0.123361
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