中国新通信
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중국신통신
CHINA NEW TELECOMMUNICATIONS
2012年
20期
72-73
,共2页
粗糙集%两步分类算法
粗糙集%兩步分類算法
조조집%량보분류산법
本文介绍了粗糙集和决策粗糙集理论,提出一种基于决策粗糙集理论的两步信息过滤算法,相比原始的此类算法,该算法缩小了负域范围,采取两步策略进行分类,当发现新样本和未知样本时,能确保它是否属于负域,从而尽量减少将不属于负域的样本划分到负域,降低了分类错误和损耗.与传统朴素贝叶斯方法和一般决策粗糙集理论算法比较结果证明,本文提出的基于决策糙集的两步信息过滤算法,可以提高分类精度和降低分类损耗.
本文介紹瞭粗糙集和決策粗糙集理論,提齣一種基于決策粗糙集理論的兩步信息過濾算法,相比原始的此類算法,該算法縮小瞭負域範圍,採取兩步策略進行分類,噹髮現新樣本和未知樣本時,能確保它是否屬于負域,從而儘量減少將不屬于負域的樣本劃分到負域,降低瞭分類錯誤和損耗.與傳統樸素貝葉斯方法和一般決策粗糙集理論算法比較結果證明,本文提齣的基于決策糙集的兩步信息過濾算法,可以提高分類精度和降低分類損耗.
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