江苏科技大学学报（自然科学版）
江囌科技大學學報（自然科學版）
강소과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGSU UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
6期
586-590
,共5页
混合数据%模糊粗糙集%特征选择%客户流失预测%CEBARKNC算法
混閤數據%模糊粗糙集%特徵選擇%客戶流失預測%CEBARKNC算法
혼합수거%모호조조집%특정선택%객호류실예측%CEBARKNC산법
hybrid data%fuzzy-rough set%feature selection%customer churn prediction%CEBARKNC algorithm
特征选择是高维数据处理的一个重要部分，在现实世界中高维的混合数据经常存在。针对高维混合数据，基于模糊粗糙集，在CEBARKNC算法的基础上，改进属性重要性的计算及约简的选取条件，进行特征选择，降低了数据维度，提高了效率，并将其应用于客户流失预测实例中。结果表明：改进的CEBARKNC算法得出的数据用于分类器，与胡清华提出的一个fuzzy-rough算法得出的数据相比，能取得较好的性能。
特徵選擇是高維數據處理的一箇重要部分，在現實世界中高維的混閤數據經常存在。針對高維混閤數據，基于模糊粗糙集，在CEBARKNC算法的基礎上，改進屬性重要性的計算及約簡的選取條件，進行特徵選擇，降低瞭數據維度，提高瞭效率，併將其應用于客戶流失預測實例中。結果錶明：改進的CEBARKNC算法得齣的數據用于分類器，與鬍清華提齣的一箇fuzzy-rough算法得齣的數據相比，能取得較好的性能。
특정선택시고유수거처리적일개중요부분，재현실세계중고유적혼합수거경상존재。침대고유혼합수거，기우모호조조집，재CEBARKNC산법적기출상，개진속성중요성적계산급약간적선취조건，진행특정선택，강저료수거유도，제고료효솔，병장기응용우객호류실예측실례중。결과표명：개진적CEBARKNC산법득출적수거용우분류기，여호청화제출적일개fuzzy-rough산법득출적수거상비，능취득교호적성능。
Feature selection plays an important role in dealing with high-dimensional data .In real-world applica-tions,there usually exist high-dimensional data with hybrid formats , and fuzzy-rough set has been used to deal with these data .In this paper , an improved CEBARKNC algorithm is proposed based on fuzzy-rough set to deal with high-dimensional hybrid data , and attribute importance and selection of feature are improved .The improved algorithm is applied in customer churn prediction .Experiments show that it gets a better performance compared with one fuzzy-rough algorithm proposed by Hu .
