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基于邻域粗糙集模型的边界过采样新算法:NRSBoundary-SMOTE
基于邻域粗糙集模型的边界过采样新算法:NRSBoundary-SMOTE
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为了解决这个问题,采用方差来度量数据的分布情况,重新定义二元邻域空间,基于此提出自适应二元邻域空间的粗糙集模型,并将该模型与邻域直觉模糊熵结合作为特征评估的方式,进而构造相应的特征选择算法.UCI实验结果表明:...
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在使用基于邻域粗糙集的属性约简算法时,现有的δ取值方法一般是点值式的,即仅凭借人的经验指定某个值,这种方法在对δ取值时没有结合实际问题的具体情况,因此在算法的实用性上可以作进一步讨论。为此,提出一种...
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