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基于属性重要度的粗糙集规则提取方法. 基于属性重要度的粗糙集规则提取方法. 基于属性重要度的粗糙集规则提取方法.
2008-11-09 上传大小:207KB
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基于属性重要度的约简算法

C++语言编写的关于属性重要度的算法实现,对粗糙集初学者来说主要很好的指导价值

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粗糙集属性约简算法源码MATLAB

鲁东大学张小峰编制,源码丰富却简洁,简单易懂,模块分明,适合粗糙集初学者学习。

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粗糙集理论实现属性约简和规则提取

软件的功能:将数据离散化,求下近似集 上近似集 边界 运用粗糙集理论方法实现属性约简和规则提取

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属性约简matlab代码实现(基于粗糙集理论)

基于粗糙集理论求信息系统和决策系统的属性约简,代码有详细注释,能运行,希望和大家一起交流。

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matlab计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵

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邻域粗糙集和经典粗糙集基本理论和程序算例V2.0.1(2015.04.06)

文档内容是 关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例。一两年前上传过比较老旧的版本。 后期有网友在测试中发现了一个bug,在此修复了此bug,并做了更新说明。 前期有下载过我的程序的网友,如果有需要,可以直接来找我(qq379786867),我再传送给您最新版本。 附件内包括理论 说明文档,计算程序,演示数据和算例说明。 希望能对大家学习有帮助。 我们多交流,多学习。一切为了进步。

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粗糙集属性约简代码

这是一种粗糙集的分析方法,用于属性约简的启发式约简算法,

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粗糙集理论与方法(清晰版)

《粗糙集理论与方法》系统地介绍了粗糙集理论的基本内容与方法,力图概括国内外最新成果。主要内容有:粗糙集的基本概念,粗糙计算方法,粗糙集的代数性质与粗糙逻辑,粗糙集的各种推广模型,粗糙集与其他处理不确定或不精确问题理论的联系以及不完备信息系统下的粗糙集方法。 显示更多 显示更少

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粗糙集属性约简

属性约简(Attribute reduction),又名特征选择,就是剔除冗余属性或冗余特征,起到降维作用,它是机器学习与模式识别等诸多领域中的重要研究课题。粗糙集(Rough Set)理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,其主要研究属性约简和规则提取。为此,基于粗糙集的属性约简技术研究成为当今研究热点。本报告根据自己所做的相关工作和发表的相关论文,主要讲解基于属性重要性的属性约简、基于属性相似度的属性约简和基于进化计算的高维属性约简等内容。

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粗糙集工具rosetta

粗糙集工具箱 可以进行粗糙集上下近似集的计算,重要度等等 属性约简 决策分类等等

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关于粗糙集的matlab计算

描述了matlab如何计算粗糙集的条件属性的权重的方法

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一个基于邻域粗糙集的前向贪心的属性约简算法

以邻域粗糙集的属性重要度作为量度,从一个空集出发,前向贪心的选择重要度大的属性并入到约简集合,直到达到约简条件

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粗糙集软件rosetta软件处理方法及软件

粗糙集属性约简软件,能够用于进行属性约简,里面有自带的贪婪算法以及遗传算法等方法工具

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粗糙集理论及其数据挖掘应用 pdf

作者:董威 著 出版时间:2014年版 出版社: 东北大学出版社 董威著的《粗糙集理论及其数据挖掘应用》主要研究了粗糙集理论的改进算法及其在球团生产过程中质量数据挖掘和图像处理数据挖掘中的应用问题,包括结合粒子群优化的粗糙集属性约简算法、条件粗糙熵的层次树模型构造方法、加权topsis偏序关系全序化方法等内容。全书共八章,主要内容有粗糙集约简及改进算法、粒子群算法优化变精度粗糙集规则获取、层次树模型在粗糙集约简中的应用、加权topsis的粗糙集偏序关系全序化等。为增加本书的实用性,简要介绍了改进后的粗糙集理论在球团质量和图像数据挖掘中的应用。 本书适合于从事粗糙集理论和应用研究的科技工

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基于粗糙集和遗传算法的数据挖掘方法.pdf

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基于粗糙集属性约简方法研究综述

基于粗糙集的属性约简方法研究综述

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基于粗糙集的特征选择方法的研究

文本按照一定的策略归于一个或多个类别中的应用技术。文本分类是文本挖掘的基础。而 特征选择又是文本分类中的核心.论文分析了以前特征选择方法中由于特征数目过多而造成分类时间和精度不高的缺 点。提出了一种基于粗糙集的特征选择方法.其特点是以特征在文本分类中的重要性对特征进行选择

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基于粗糙集的特征选择与提取

基于粗糙集的特征选择与提取 主要是关于粗糙集的一些介绍 还有就是对于特征选择与提取方法的概述

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论文研究-不完备信息系统的程度属性约简方法 .pdf

不完备信息系统的程度属性约简方法,高文龙,林和,本文通过对不完备信息系统中各属性间的相容关系、知识粒度变化和属性重要度的分析,利用变精度粗糙集模型的思想方法,定义了属性

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通过不同方法进行粗糙集属性约简matlab完整程序

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