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粗糙集连续属性离散化的SOM网络方法(英文) 被引量:1
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作者 李翠玲 张浩 +2 位作者 赵荣泳 陆剑峰 蔡英 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第4期46-49,共4页
基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义属性的最大区分值(Maximum Dis-cernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR)。在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元... 基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义属性的最大区分值(Maximum Dis-cernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR)。在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元数量的启发式搜索策略;属性冗余度则用于衡量属性约简结果的信息冗余程度,并以此作为优化SOM网络输出层结构的依据。不依赖于领域经验知识,建立了MDV、SOM、ARR的组合算法模型,实现了Rough Set理论中连续属性的自动离散化计算,并明显提高了属性约简的速度。最后,通过项目实例对全过程进行有效验证。 展开更多
关键词 SOM ROUGH SET 属性可分辨性 聚类 机器学习
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