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The Comprehensive Weighed Classification Algorithm Based on Rough Sets

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成果类型:
期刊论文
作者:
刘文军;谷云东;李洪兴
作者机构:
长沙理工大学,数学与计算科学学院,湖南,长沙,410076
华北电力大学(北京)数理系,北京,102206
北京师范大学,数学科学学院,北京,100875
[刘文军] 长沙理工大学
[李洪兴] 北京师范大学
语种:
中文
关键词:
依赖度;重要性;加权综合
关键词(英文):
Dependency degree;Significance;Comprehensive Weighted
期刊:
模糊系统与数学
ISSN:
1001-7402
年:
2007
卷:
21
期:
1
页码:
128-136
基金类别:
Supported by National Natural Science Foundation of China (60474023) Scientific Research Fund of Hunan Provincial Edducation Pepartment(06C097) Science and Technology Key Project Fund of Ministry of Education(03184) Major State Basic Research Development Program of China(2002CB312200) China Postdoctoral Science Foundation(2005037316) Research Start Foundation of Changsha University of Science and Technology(52129905)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与统计学院
摘要:
给出一种新的属性依赖性度量,根据这种依赖性度量,给出属性重要性的定义,然后以这种属性重要性为权重,给出一种基于加权综合的样本分类算法.由于属性的重要性是由条件属性相对于决策属性的依赖性决定的,它的数值相对比较客观,这样解决了常用的定权方法的弱点,它们一般是凭经验或由专家给出,具有相当的主观性.
摘要(英文):
In this paper, first, we give a new measure of attribute dependency. According to this measure, we give a definition of significance of attribute. Then a comprehensive weighted classification algorithm is put forward. Because the significance of attribute is computed on the basis of dependency between condition and decision attributes, its value is objective. This method compensate the drawback th...

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