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邻域决策一致性的属性约简方法研究
被引量：
11
1
作者
李智远
杨习贝
+2 位作者
徐苏平
陈向坚
王平心
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第5期68-73,共6页
基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一...
基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.
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关键词
邻域
分类器
邻域决策错误率
邻域
决策
一致性
约简
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职称材料
基于邻域决策的序贯三支分类方法
被引量：
2
2
作者
亓慧
魏巍
王文剑
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第6期191-197,共7页
如何设计合理的属性子空间区间是序贯三支分类研究的重要内容之一。考虑到实际应用中广泛存在的数值数据,将邻域粗糙集及邻域决策错误率引入序贯三支分类方法中,构建合理的属性子空间区间。借助邻域决策错误率约简,分别定义局部和全局...
如何设计合理的属性子空间区间是序贯三支分类研究的重要内容之一。考虑到实际应用中广泛存在的数值数据,将邻域粗糙集及邻域决策错误率引入序贯三支分类方法中,构建合理的属性子空间区间。借助邻域决策错误率约简,分别定义局部和全局属性子空间,并基于此设计基于邻域决策错误率的序贯三支分类算法。在6组UCI数据集上的实验结果表明,该分类方法不仅压缩了数据的属性空间,而且提高了数据的分类精度,为序贯三支分类方法的研究提供了新的思路。
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关键词
邻域决策错误率
局部属性子空间
全局属性子空间
序贯三支
决策
分类
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职称材料
邻域决策的随机约简与集成分类研究
被引量：
2
3
作者
余思成
杨习贝
+2 位作者
陈向坚
窦慧莉
王平心
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第6期1163-1167,共5页
为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个能够降低邻域决策错误率的属性子集,然后借助这些属性子集在...
为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个能够降低邻域决策错误率的属性子集,然后借助这些属性子集在对应邻域分类器上得到的结果进行投票集成,得到最终的分类类别.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的基于属性约简的集成邻域分类策略不仅能够有效地提升邻域分类器的分类精度,而且亦能增强邻域分类结果的鲁棒性.这一研究为从集成的视角研究粗糙集理论提供了技术支持.
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关键词
集成学习
一致性
邻域
分类器
邻域决策错误率
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职称材料
题名
邻域决策一致性的属性约简方法研究
被引量：
11
1
作者
李智远
杨习贝
徐苏平
陈向坚
王平心
机构
江苏师范大学科文学院
江苏科技大学计算机科学与工程学院
南京理工大学经济管理学院
江苏科技大学数理学院
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第5期68-73,共6页
基金
国家自然科学基金(61572242
61503160
+4 种基金
61502211
61471182)
江苏省高校哲学社会科学基金(2015SJD769)
中国博士后科学基金(2014M550293)
江苏省青蓝工程人才项目
文摘
基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.
关键词
邻域
分类器
邻域决策错误率
邻域
决策
一致性
约简
Keywords
neighborhood classifier
neighborhood decision error rate
neighborhood decision agreement
reduct
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于邻域决策的序贯三支分类方法
被引量：
2
2
作者
亓慧
魏巍
王文剑
机构
太原师范学院计算机系
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第6期191-197,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61673249,61772323)
山西省教育厅项目(J2018159)
山西省科技厅重点研发项目(201803D31055)。
文摘
如何设计合理的属性子空间区间是序贯三支分类研究的重要内容之一。考虑到实际应用中广泛存在的数值数据,将邻域粗糙集及邻域决策错误率引入序贯三支分类方法中,构建合理的属性子空间区间。借助邻域决策错误率约简,分别定义局部和全局属性子空间,并基于此设计基于邻域决策错误率的序贯三支分类算法。在6组UCI数据集上的实验结果表明,该分类方法不仅压缩了数据的属性空间,而且提高了数据的分类精度,为序贯三支分类方法的研究提供了新的思路。
关键词
邻域决策错误率
局部属性子空间
全局属性子空间
序贯三支
决策
分类
Keywords
Neighborhood decision error rate
Local attribute subspace
Global attribute subspace
Sequential three-way decision
Classification
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
邻域决策的随机约简与集成分类研究
被引量：
2
3
作者
余思成
杨习贝
陈向坚
窦慧莉
王平心
机构
江苏科技大学计算机学院
南京理工大学经济管理学院
江苏科技大学数理学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第6期1163-1167,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61572242
61503160
+2 种基金
61502211)资助
江苏省高校哲学社会科学基金项目(2015SJD769)资助
中国博士后科学基金项目(2014M550293)资助
文摘
为了进一步提升邻域分类器的性能,提出基于属性约简的集成邻域分类策略.首先在启发式求解约简的过程中,通过放宽属性选择的条件,从而在一定范围内利用随机选择的方法获取多个能够降低邻域决策错误率的属性子集,然后借助这些属性子集在对应邻域分类器上得到的结果进行投票集成,得到最终的分类类别.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的基于属性约简的集成邻域分类策略不仅能够有效地提升邻域分类器的分类精度,而且亦能增强邻域分类结果的鲁棒性.这一研究为从集成的视角研究粗糙集理论提供了技术支持.
关键词
集成学习
一致性
邻域
分类器
邻域决策错误率
Keywords
ensemble learning
consistency
neighborhood classifier
neighborhood decision error rate
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
邻域决策一致性的属性约简方法研究
李智远
杨习贝
徐苏平
陈向坚
王平心
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于邻域决策的序贯三支分类方法
亓慧
魏巍
王文剑
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
邻域决策的随机约简与集成分类研究
余思成
杨习贝
陈向坚
窦慧莉
王平心
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018
2
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职称材料
已选择
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