基于粗糙集下近似理论的支持向量机分类方法

传统的粗糙集理论不能处理连续属性,而且得到的分类规则大多比较复杂.支持向量机理论能够得到简洁的分类规则,也能处理连续属性,但仅适用与小样本,对大样本数据集有一定的局限性.文章首先提出了针对连续属性的粗糙集下近似理论,使粗糙集理论能够应用到连续属性.基于上述理论以及支持向量机分类方法仅与支持向量有关的特性.提出了一种先由粗糙集进行预处理的支持向量机分类方法.实验表明,该方法在缩短训练时间的基础上,保留了支持向量机方法所需分类信息,提高了分类精度,克服了SVM算法的应用瓶颈.     

变精度粗糙集属性约简的算法

针对变精度粗糙集属性约简问题,在分析变精度粗糙集理论的基础上,分别从属性依赖度增量、互信息的增量、基于覆盖度与准确度相结合的度量以及属性的不确定性量度等角度,对属性重要度进行分析。并分别以这四个属性重要度作为启发式信息,提出变精度粗糙集属性约简的启发式算法,进而得到信息系统的最小约简,并将所给的算法应用MATLAB程序进行实现。最后,通过具体算例说明所给算法的有效性和实用性。