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31.
在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。 相似文献
32.
基于语义距离的模糊信息分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。 相似文献
33.
34.
一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法 总被引:4,自引:0,他引:4
属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简 相似文献
35.
严格蕴涵和实质蕴涵本质上都是基于命题真假函项的蕴涵概念的定义方法,并不能从根本上解决实质蕴涵会导致蕴涵怪论的问题。实质蕴涵和严格蕴涵定义所给出的只是蕴涵成立的必要条件,将它作为蕴涵成立的充分条件来使用是不合适的。为有效避免蕴涵怪论问题的出现,提出了一种新的意义蕴涵概念。这一概念简明、直观和容易理解。 相似文献
36.
马林德 《江南大学学报(自然科学版)》2004,3(6):648-650
构造了一个求解最小函数依赖集Fmin的计算机算法.该算法将求解Fmin的逻辑推理过程包装在一个C 函数之中,通过运行与此函数相配套的程序,可以快速、准确地获得与所给函数依赖集F等价的Fmin从而使求解Fmin的过程方便、快捷. 相似文献
37.
不相容决策信息系统属性核的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
王国胤 《上海交通大学学报》2004,38(12):2094-2098
决策表属性核的计算往往是基于Rough集理论的决策信息系统约简过程的出发点和关键.不相容决策信息系统是信息系统约简处理研究的重点.本文对不相容决策信息系统属性核的计算问题进行研究,证明了Rough集理论代数观和信息观中属性核概念的包含关系,以及几种属性核计算方法所得到的结果之间的包含关系. 相似文献
38.
给出了Hilbert空间中非光滑函数和次微分的“局部”和规则,讨论了这个和规则的应用.利用“局部和规则”,讨论并得到了一类较广的复合优化问题的最优必要条件. 相似文献
39.
一类加权连续属性的多变量决策树构造方法 总被引:6,自引:0,他引:6
首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分问题,其次将等价关系相对泛化的概念用于决策树中多变量检验的构造。最后通过实例说明了本方法是可行的。 相似文献
40.
一种基于分明矩阵的启发式知识约简方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了基于分明矩阵的启发式知识约简方法。在决策表的相对约简过程中采用分明矩阵来表达知识,并利用分明矩阵中项的长度和每个属性的频率作为启发信息进行属性的选择。现已证明,寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP hard问题。所提供的算法在大多数情况下能够找到最小约简,即使在没找到最小约简的情况下,也能找到次优解。通过实例分析,证明该算法是求解属性相对约简的快速有效的方法 相似文献