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邻域粗糙集的稳定属性约简
邻域粗糙集的稳定属性约简
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邻域粗糙集的稳定属性约简
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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
粗糙集属性约简方法
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介绍粗糙集的概念和属性约简的概念,并给出了属性约简的方法和实例
粗糙集属性约简算法
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粗糙集属性约简算法,对充分理解粗糙集属性约简有一定的指导意义。
模糊粗糙集的稳定约简方法
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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。
邻域粗糙集属性约简_粗糙集_邻域粗糙集_邻域属性约简
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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。
12322879_邻域粗糙集_邻域属性约简_粗糙集_
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因为经典粗糙集只能处理离散型数据,而连续性数据必须离散化才能处理,但是离散化可能会丢失部分重要信息,所有使用基于邻域粗糙集的属性约简去处理连续性数据。
论文研究-邻域粗糙集在属性约简及权重计算中的应用.pdf
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为了减少航天器特征值属性的冗余性并提高其权重的准确性,提出了一种基于邻域粗糙集的属性约简及权重计算方法。通过对不同重要度下限分类精度的对比分析,给出了确定邻域半径的新规则。在信息观权值最优计算公式的...
粗糙集属性约简python
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伪标签邻域粗糙集:度量和属性约简
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基于优势的邻域粗糙集的并行属性约简
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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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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...
论文研究-多半径邻域粗糙集改进约简算法.pdf
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在多半径邻域粗糙集的基础上,针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷,提出一种融合属性权重影响的改进约简运算方法,通过根据各属性权值大小设置阈值使得约简结果能够消除冗余属性。实验选取UCI的...
基于非对称变邻域粗糙集模型的属性约简
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本程序为粗糙集属性约简的算法!如有做这方面的请下载!
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作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效地处理数值型的数据。但是,因为沿用了Pawlak粗糙集在构造上下近似集时的包含...通过与现有的算法进行比较,实验结果表明,在数据预处理阶段用该算法能得到更好的属性约简。
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
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... 基于该模型设计了一种属性约简算法。 理论分析和实验结果均表明,该算法能够有效地去除大多数冗余属性,且不会降低分类精度。
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。
基于邻域粗糙集的符号与数值属性快速约简算法
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利用邻域粗糙集的属性约简: 从数值数据计算约简,属性数据和它们的混合物与邻域粗糙集。 两种邻域的使用:清晰和模糊。
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在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念...
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