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基于邻域粗糙集的不平衡数据特征选择
基于邻域粗糙集的不平衡数据特征选择
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2021-03-08
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基于邻域粗糙集的不平衡数据特征选择
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数据挖掘之不均衡建模问题
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在实际情况中我们常常需要在数据分布不均衡的情况下进行建模分析，本文总结了常见的针对数据不平衡问题建模的方法。
基于粗糙集的特征选择方法的研究
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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
基于粗糙集的特征选择与提取
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3星 · 编辑精心推荐
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
动态不完整数据中基于粗糙集的增量特征选择
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邻域粗糙集的并行方法：分类和特征选择
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使用邻域粗糙集进行盲图像隐写分析的特征选择
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胡清华邻域粗糙集代码
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邻域粗糙集可执行代码（MATLAB）
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在MATLAB环境下可运行的粗糙集代码。其中包含有测试数据集。最经典的方法实现。
邻域粗糙集属性约简,粗糙集属性约简步骤,Python
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利用邻域粗糙集进行属性约简，里面加入了8个数据集，有离散型数据，连续性数据，字母型数据。因此程序也加入了数据类型转换和归一化处理。程序函数在最下面部分。
Rough-set_matlab.rar_基本粗糙集_粗糙_粗糙集_粗糙集 MATLAB_邻域 粗糙集
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粗糙集和邻域粗糙集的matlab代码，包括基本理论与改进
混合值不完备系统的双邻域粗糙集分类方法
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针对混合值不完备系统,提出一种基于双邻域粗糙集模型的分类方法.首先,定义一个新的不确定距离度量函数-----联系度距离函数,进而建立基于联系度距离函数的双邻域粗糙集模型;然后,基于所建立的模型讨论该模型的属性约...
基于改进邻域粒的模糊熵特征选择算法
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基因表达数据在邻域关系中的特征选择
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基于自适应邻域空间粗糙集模型的直觉模糊熵特征选择
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特征选择是数据预处理中一项很重要的技术,主要从原始数据集的特征中选出一些最有效的特征以降低数据集的维度,从而提高学习算法性能.目前基于邻域粗糙集模型的特征选择算法中,由于没有考虑数据分布不均的问题,对象的邻域存在一定的缺陷.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
基于变精度粗糙集的故障特征选择方法
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将变精度粗糙集(VPRS)理论引入到故障特征选择中,以分类质量作为启发知识设计了一种基于VPRS的故障特征选择方法,并通过一个实例验证了该方法的可行性。
基于最大决策邻域粗糙集模型的属性约简
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邻域粗糙集模型仅关注邻域完全包含在某些决策类中的一致性样本，而忽略邻域不能包含在任何决策类中的边界样本的可分性。 在本文中，我们密切关注边界样本，并通过添加邻域与某些决策类的交集最大的样本来扩大正区域...
69491728rough-set-codes.rar_nec.m 邻域_rhymeoja_粗糙集MATLAB_胡清华邻域粗糙集
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胡清华邻域粗糙集源码，matlab源代码，方便可用
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
邻域系统粗糙集模型
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该文从多视角考虑粗糙近似逼近问题,讨论了邻域系统粗糙集模型的性质....该文研究结果证明了可变精度粗糙集模型和多粒度粗糙集模型是邻域系统粗糙集模型的特例,邻域系统粗糙集模型是一种更为广义的粗糙集表现形式.
粗糙集属性约简python
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基于邻域粗糙集的连续值分布式数据属性约简
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基于邻域自我信息的特征选择
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基因表达数据在邻域关系中的特征选择 (2014年)
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基因特征选择是基因表达数据分析中的一种重要方法。粗糙集是一种处理不确定性、不一致性、不精确性数据的有效分类工具,其特点是保持基因表达数据集的分类能力不变,进行基因特征选择。为了避免传统粗糙集特征选择方法所必需的离散化过程带来的信息损失,将邻域粗糙集特征选择方法应用于基因的特征选取,提出了基于邻域粗糙集的基因选择方法。该方法从所有特征出发,根据特征重要度逐步删除冗余的特征,最后得到关键特征组进行分类
基于邻域歧视指数的特征选择
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特征选择被视为模式识别，机器学习和数据挖掘的重要预处理步骤。 邻域是分类学习中最重要的概念之一，可用于区分具有不同决策的样本。 本文提出了一种邻域歧视指数来表征邻域关系的区别信息。 它反映了特征子集的可区分性。 拟议的歧视指数是通过考虑邻域关系的基数而不是邻域相似度类来计算的。 介绍了区分指标的变化形式，包括联合区分指标，条件区分指标和相互区分指标，以计算由多个特征子集的组合引起的区分信息的变化。
基于功率集树的粗糙集特征选择方法
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属性约简matlab代码实现（基于粗糙集理论）
浏览：176
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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。
基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法 (2011年)
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在分析单一、给定的邻域大小设定方法弊端的基础上,提出了基于属性数据标准差的阈值设定方法,并将蚁群优化算法引入到属性约简中,以属性重要度为启发信息,构造了基于邻域粗糙集和蚁群优化的属性约简算法,使用了4个UCI...
混合属性离群点检测-基于邻域值差异度量的离群点检测(NVDMOD)算法
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基于邻域值差异度量的离群点检测算法Matlab代码-以邻域粗糙集为背景 针对离群点检测中传统距离法不能有效处理符号属性和经典粗糙集方法不能有效处理数值属性的问题，利用邻域粗糙集的粒化特征提出了改进的邻域值差异...
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