| 基于粗糙集下近似理论的支持向量机分类方法 |
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| 引用本文： | 洪成昱,张雪峰,王宇彤.基于粗糙集下近似理论的支持向量机分类方法[J].曲阜师范大学学报,2008,34(2):33-36. |
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| 作者姓名： | 洪成昱 张雪峰 王宇彤 |
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| 作者单位： | 洪成昱（东北大学理学院,110004,沈阳市）;张雪峰（东北大学理学院,110004,沈阳市）;王宇彤（辽宁石油化工大学信息与工程学院,113001,辽宁省抚顺市） |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 粗糙集 支持向量机 下近似 Libsvm |
| 文章编号： | 1001-5337(2008)02-0033-04 |
| 修稿时间： | 2007年9月12日 |
Classification Method of SVM Based on Lower Approximations Theory of Rough Set |
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| HONG Cheng-yu,ZHANG Xue-feng,WANG Yu-tong.Classification Method of SVM Based on Lower Approximations Theory of Rough Set[J].Journal of Qufu Normal University(Natural Science),2008,34(2):33-36. |
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| Authors: | HONG Cheng-yu ZHANG Xue-feng WANG Yu-tong |
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