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邻域粗糙集及其基于邻域粗糙集的分类算法

作 者: 晏伟峰
导 师: 吴根秀
学 校: 江西师范大学
专 业: 应用数学
关键词: 邻域粗糙集 属性约简 邻域关系矩阵 KNN分类
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 14次
引 用: 0次
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内容摘要


经典粗糙集理论是定义在等价关系的基础上,只能处理名义型数据,对数值型数据必须离散化后才可以处理.由于实际应用中的数据往往是数值的,而且测量时本身带有误差,这给直接应用带来不便.连续数据经过离散化处理可能会丢失重要信息并且不同的离散化策略会影响最终的处理效果.因此,数值型信息系统的属性约简是近年来粗糙集理论研究的热点之一.本文通过引入邻域关系粗糙集模型来进行数值属性约简和分类器构造.首先研究了经典粗糙集理论及其性质,在此基础上,给出了邻域关系粗糙集理论及其相关性质;其次,利用邻域粗糙集中的相关性质和邻域关系矩阵的性质对文[32]中属性约简算法做了改进,并提出了一种基于决策表的新的快速属性约简算法;然后,针对传统KNN分类方法在分类时只考虑最近邻的样本点信息,而未考虑该样本点的近邻信息,提出了一种考虑近邻信息的基于邻域粗糙集的分类算法;进一步的考虑到样本的某个属性的取值特别大时,分类时会将其他取值小的属性的信息淹没,于是提出利用压缩映射将数值较大的某些属性压缩到一个合理范围,给出了基于压缩映射的邻域粗糙集分类方法;最后,对各种分类方法进行了比较研究,并通过实例验证本文分类算法能够快速高效地进行分类.

全文目录


中文摘要  3-4
英文摘要  4-7
第一章 绪论  7-11
  1.1 研究的背景和意义  7-8
  1.2 国内外研究  8-9
  1.3 本文的研究内容  9-10
  1.4 论文组织安排  10-11
第二章 粗糙集理论基础  11-17
  2.1 经典粗糙集  11-15
    2.1.1 Pawlak 粗糙集  13-14
    2.1.2 信息系统、决策表和不可分辨关系  14-15
  2.2 约简与相对约简  15-17
第三章 邻域粗糙集及其分类算法  17-35
  3.1 邻域、邻域关系、邻域关系矩阵及其性质  17-22
  3.2 邻域粗糙集的基本概念及其性质  22-29
  3.3 邻域粗糙集的属性约简  29-31
    3.3.1 邻域决策表NDT~δ中属性约简的基本思想  29
    3.3.2 基于属性重要度sig_D~1 (a) 的邻域决策表NDT~δ的属性约简算法  29-30
    3.3.3 基于属性重要度sig_(N_C~δ)~1(a)的快速邻域粗糙集约简算法  30-31
  3.4 实验比较  31-32
  3.5 基于邻域系统的数据分类方法—NR 方法  32-35
第四章 基于压缩映射的分类算法  35-42
  4.1 基于邻域粗糙集分类中常见的一些不足  35-36
  4.2 压缩映射及其数据的压缩映射处理算法  36-37
  4.3 基于压缩映射的 KNN 分类方法-CKNN  37
  4.4 基于压缩映射的 DSKNN 分类方法-CDSKNN  37-38
  4.5 基于压缩映射的核距离分类方法-CKERKNN  38
  4.6 基于压缩映射的 VSM 分类方法-CVSM  38-39
  4.7 基于压缩映射的 DSVSMKNN 分类方法-CDSVSMKNN  39
  4.8 基于压缩映射的分类算法步骤  39
  4.9 实例分析  39-42
    4.9.1 数据说明  39
    4.9.2 分析比较  39-42
第五章 基于邻域粗糙集的分类方法的进一步研究  42-45
  5.1 基于邻域系统与压缩映射的分类方法(CNR)  42
  5.2 基于邻域属性约简与压缩映射的分类方法(ARCNR)  42-43
  5.3 实验比较  43-45
    5.3.1 邻域系统分类方法与传统KNN 分类方法在压缩前后的分类比较  43
    5.3.2 属性约简后分类与属性未约简的分类比较  43-44
    5.3.3 属性约简和压缩映射结合后分类效果比较  44-45
第六章 总结与展望  45-47
  6.1 工作总结  45
  6.2 展望  45-47
参考文献  47-51
附录  51-58
致谢  58-59
在读期间公开发表论文(著)及科研情况  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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