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结合粗糙集的属性约简和神经网络的分类机理，提出了一种混合算法. 首先应用粗糙集理论的属性约简作为预处理器，把冗余的属性从决策表中删去，然后运用神经网络进行分类. 这样可以大大降低向量维数，克服粗糙集对于决策表噪声比较敏感的缺点. 试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度有明显的提高，体现出较好的稳定性和容错性，尤其适用于特征向量多且难以分类的文本. 相似文献
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