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基于属性重要性的加权聚类融合被引量：12: 1; 作者阳琳赟周海京 +1 位作者卓晴王文渊《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期243-245,249,共4页; 聚类融合是数据挖掘研究的一个热点。当前相关研究大多没有考虑进行融合的聚类成员的质量,因此较差的成员和噪声会对融合结果产生不良的影响。提出了一种对聚类成员进行加权的融合方法。该方法引入粗糙集理论中的属性重要性度量,根据聚... 展开更多; 关键词聚类融合共生矩阵属性重要性度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊信息系统属性值的重要性度量: 2; 作者崔勇高岩 +1 位作者王福利王子敬《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第4期463-466,共4页; 在粗糙集理论中,属性约简是一个重要的研究方向,但是所有约简的计算都是NP-hard问题.在模糊粗糙信息系统中存在着同样难以解决的问题,因而在实际运用中,经常通过获取粗糙集的核心属性或属性的重要性度量,以便运用启发信息来降低计算的... 展开更多; 关键词贴近度排序矩阵约简属性值重要性度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种求粗糙集中最小属性约简的新算法被引量：12: 3; 作者刘文军王加银 +2 位作者冯艳宾谷云东李洪兴《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期8-12,共5页; 给出一种构造决策表广义信息表的方法并引入一种新的属性重要性度量准则 .对相容与不相容决策表分别给出了求最小属性约简的新算法 .; 关键词广义信息表属性重要性度量属性约简; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVM最优决策面的决策树构造被引量：18: 4; 作者李荣雨程磊《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期342-351,共10页; 针对决策树与SVM算法融合问题,提出一种基于SVM最优决策面(ODS)构造决策树的方法。通过研究ODS形状位置特征与其属性分类能力的关系以及属性分割点的数目、位置与决策树大小、分类误差的关系,给出基于ODS形状位置特征的属性重要性度量... 展开更多; 关键词决策树支持向量机最优决策面逼近属性重要性度量属性分割优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于属性重要性的加权聚类融合被引量：12: 1; 作者阳琳赟周海京卓晴王文渊; 机构清华大学自动化系; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期243-245,249,共4页; 文摘聚类融合是数据挖掘研究的一个热点。当前相关研究大多没有考虑进行融合的聚类成员的质量,因此较差的成员和噪声会对融合结果产生不良的影响。提出了一种对聚类成员进行加权的融合方法。该方法引入粗糙集理论中的属性重要性度量,根据聚类成员对融合的重要性赋予其权重,生成加权共生矩阵,进而产生融合结果。实验结果表明,提出的方法能较好地处理聚类成员间的质量差异,并能有效地消减噪声对融合的影响,从而得到更好的聚类融合结果。; 关键词聚类融合共生矩阵属性重要性度量; Keywords Cluster ensemble,Co-association matrix, Measure of significance of attribute; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊信息系统属性值的重要性度量: 2; 作者崔勇高岩王福利王子敬; 机构中国建设银行焦作分行河南理工大学计算机科学与技术学院西安电子科技大学软件学院; 出处《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第4期463-466,共4页; 基金河南省自然科学基金资助项目(0611055800) 河南省科技攻关项目(0424460013); 文摘在粗糙集理论中,属性约简是一个重要的研究方向,但是所有约简的计算都是NP-hard问题.在模糊粗糙信息系统中存在着同样难以解决的问题,因而在实际运用中,经常通过获取粗糙集的核心属性或属性的重要性度量,以便运用启发信息来降低计算的复杂度,进而获取最优或次优约简.本文引入模糊集的贴近度和排序矩阵来计算决策属性所依赖的条件属性值的重要性度量,去除冗余属性值,从而使获取约简的计算量得以减少.; 关键词贴近度排序矩阵约简属性值重要性度量; Keywords measure of similarity ordinal matrix reduct the importance about values of attribute; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种求粗糙集中最小属性约简的新算法被引量：12: 3; 作者刘文军王加银冯艳宾谷云东李洪兴; 机构北京师范大学数学系; 出处《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期8-12,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目 (6 0 174 0 13) 教育部博士点基金资助项目 (2 0 0 2 0 0 2 70 13) 国家"九七三"重大基础研究计划基金资助项目 (2 0 0 2CB312 2 0 0 ); 文摘给出一种构造决策表广义信息表的方法并引入一种新的属性重要性度量准则 .对相容与不相容决策表分别给出了求最小属性约简的新算法 .; 关键词广义信息表属性重要性度量属性约简; Keywords generalized information table weigh the significance of condition attributes attribute reduction; 分类号 O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVM最优决策面的决策树构造被引量：18: 4; 作者李荣雨程磊; 机构南京工业大学计算机科学与信息技术学院; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期342-351,共10页; 基金江苏省高校自然科学基金(12KJB510007)项目资助; 文摘针对决策树与SVM算法融合问题,提出一种基于SVM最优决策面(ODS)构造决策树的方法。通过研究ODS形状位置特征与其属性分类能力的关系以及属性分割点的数目、位置与决策树大小、分类误差的关系,给出基于ODS形状位置特征的属性重要性度量方法与属性最小分割点数的确定方法,进而得出了ODS逼近决策树决策面的误差模型,最终实现ODS对决策树决策面的有效逼近,并用于多类别决策树的构造。典型数据集的计算结果表明,与C4.5算法相比,所提出的决策树构造方法平均分类误差可减少60%以上,显著提高了决策树的泛化能力。; 关键词决策树支持向量机最优决策面逼近属性重要性度量属性分割优化; Keywords decision tee SVM approximation of optimal decision surface measure of attribute importance opti mization of attribute splitting; 分类号 TN06 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料