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基于粗糙集正域的医疗决策表约简算法
基于粗糙集正域的医疗决策表约简算法
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基于粗糙集正域的医疗决策表约简算法
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粗糙集属性决策表约简算法研究
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粗糙集属性决策表约简算法研究,薛楠,刘守荣,本论文通过对无决策属性的粗糙集决策表的研究,按照粗糙集最小决策算法的原则,提出一种新的核属性算法和最小决策算法。实验验证
基于粗糙集的属性约简算法研究
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基于粗糙集的属性约简算法研究,粗糙集, 约简算法
粗糙集属性约简(MATLAB算法)
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多维数据进行降维,粗糙集数据约简,选择权重比较大的数据进行评价
粗糙集属性约简
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3星 · 编辑精心推荐
该程序实现了基于正域的属性约简方法和基于属性重要度的属性约简算法
属性约简matlab代码实现(基于粗糙集理论)
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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。
基于粗糙集的决策表知识约简研究
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在知识发现过程中,由于待处理的数据集有时带有噪声或不完整,因此需要能处理不精确、不确定数据的理论和方法。粗糙集理论正是满足这种要求的新型数学工具。基于粗糙集的知识发现过程,就是利用粗糙集理论与方法从数据中挖掘出新颖的、有用的非平凡的模式过程。围绕知识约简这个核心研究问题,分别从差别矩阵、启发式信息及数据库系统的角度对知识约简进行了深入研究。将粗糙集引入Vague目标信息系统,讨论了Vague目标信
基于Rough熵的决策表约简算法研究 (2006年)
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知识约简是Rough集理论研究中的核心内容之一,已证明求决策表的最小约简是NP-hard问题,解决办法一般是采用启发式算法。本文分析了信息熵在Rough集理论中的应用,利用Rough熵定义了决策表中条件属性的相对重要度,讨论了其性质,在此基础上提出了一种用于计算决策表中的相对约简的启发式算法。
基于粗糙集的分层约简算法研究
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基于粗糙集的分层约简算法研究,张化光,梁洪力 ,本文针对海量信息系统的约简问题基于粗糙集理论提出了分层约简算法.给出了有核信息系统与无核信息系统的分层约简算法. 最后, 通过�
基于正域的属性约简算法实现
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基于正域的属性约简算法实现,想要就拿去吧。。。
论文研究-基于样本类别的邻域粗糙集正域计算.pdf
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对基于邻域粗糙集的属性约简算法而言,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。正域计算的速度主要由样本间度量计算的次数决定。在确保正确性的条件下,样本间度量计算的次数越少,则...
粗糙集约简算法的实现(代码)
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粗糙集约简算法 主要是从别人那边搞来的,为了方便大家,作为研究中不停使用的粗糙集方面想必大家也是很头疼代码问题
基于粗糙集正域的手写字母识别算法
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基于粗糙集正域的手写字母识别算法
粗糙集属性约简python
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粗糙集属性约简代码python
基于粗糙集的属性约简算法 (2012年)
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目的 针对不完备信息系统寻找处理方法。方法 利用粗糙集扩充模型限制容差关系,取代经典粗糙集理论中的不可分辨关系,对不完备信息进行处理。结果 理论上证明了算法的完备性,并使用UCI机器学习数据库对属性约简算法进行测试。结论 所述的属性约简算法,不仅可以处理不完备信息,而且在效率上有所提高。
基于粗糙集的不相容决策表属性约简算法 (2010年)
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对 Skowron可辨识矩阵方法进行分析,应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵方法对不相容决策表属性约简 中存在一定的局限性。针对这一问题,提出了一种基于互信息的求属性核方法,并在此基础上利用互信息作为启 发信息,在算法中加入了消除冗余属性的二次约简过程,构造一种完备的启发式属性约简算法。实例分析表明该 算法能够有效地对不相容决策表进行属性约简,且具有较好的约简效果。
基于粗糙集的属性约简的启发式算法
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本文在介绍粗糙集理论的基础上,给出粗糙集 理论在数据挖掘中的应用,属性约简的启发式算法, 通过一个实例说明了算法的有效性
基于粗糙集的符号与数值属性的约简算法
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粗糙集理论被广泛应用于属性约简,复杂性是制约这些算法应用于数据挖掘任务的主要障碍,尤其是邻域模 型下的约简问题.本文分析了邻域粗糙集模型的数学性质,利用正域与属性集的单调关系,构造基于属性依赖度和前 向搜索策略的快速算法,以降低样本比较次数,提高计算效率.实验分析表明了算法的有效性.
基于粗糙集和决策树的增量式规则约简算法
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粗糙集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具。传统的粗糙集模型对最简规则集的研究都是针对静态数据的,对 于动态数据却显得无能为力。但在实际应用中,数据库中的数据往往是动态变化的,因此,对规则约简的增量式算法的研究是知识 发现领域所急需解决的问题之一。文章给出了一种基于粗糙集和决策树的增量式规则约简算法,并与传统算法和RRIA算法进行 了对比分析,实验结果表明该算法的方法和效果更好。
粗糙集属性约简算法源码MATLAB
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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。
基于遗传算法的粗糙集属性约简研究
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基于遗传算法的粗糙集属性约简研究--基于遗传算法的粗糙集属性约简研究
粗糙集属性约简算法java数据挖掘算法源码
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粗糙集属性约简算法java数据挖掘算法源码 数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型,算法将首先分析您提供的数据,并查找特定类型的模式和趋势。概念描述算法使用此分析的结果来...
一个基于邻域粗糙集的前向贪心的属性约简算法
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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
论文研究-基于强化正域的属性约简方法.pdf
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通过对多种约简方法进行比较,为了得到更...采用UCI标准数据集对基于强化正域约简方法REPR进行测试,约简数据后构建的决策树规模小,分类精度高。实验结果表明,相比于经典方法,REPR能更有效地对决策表进行属性约简。
基于粗糙集的实属性值约简算法* (2010年)
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在A. Skowron关于属性值约简研究的基础上,给出截断点集的逻辑抽取方法,并基于复杂度的考虑提出一种改进的启发式算法,使属性的值集规模有实质性的约简。
基于蚁群算法的粗糙集知识约简 (2005年)
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给出了一种新的粗糙集知识约简方法,即结合粗糙集理论的依赖度定义,先给出知识约简转化定理,然后运用一种改进型蚁群算法,采用局部和全局搜索相结合的方法,对知识表达系统进行约简。同时,在适值函数中引入罚函数,从而保证所求的约简在包含最少而非零个属性的基础上有较大的依赖度。通过Matlab计算实例可看出,本文算法对求解知识约简问题快速有效。
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基于粗糙集信息系统的算法matlabd的实现
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针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法Napriori。算法从优化产生2-项目集、事务压缩、项目压缩、优化连接等几个方面对Apriori算法进行优化,将散列技术应用于产生1-项目集和2-项目集,将压缩优化和连接优化应用于k-项目集。实验结果表明,Napriori算法运行速度比Apriori算法有了明显的提高。
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