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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>權(quán)重模糊粗糙集的改進(jìn)規(guī)則挖掘算法

      權(quán)重模糊粗糙集的改進(jìn)規(guī)則挖掘算法

      2021-06-09 | pdf | 0.89 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)粗糙集分類(lèi)規(guī)則挖掘算法LEM剪枝條件過(guò)于嚴(yán)格的冋題，提岀一種杈重模糊粗糙集的改進(jìn)規(guī)則挖掘算法。在用例帶權(quán)重的模糊粗糙集理論框架上分析面冋混合數(shù)據(jù)的分類(lèi)規(guī)則挖掘算法，引亼粗糙集模型的近似覆蓋參數(shù)作為挖掘算法的泛化度量參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)規(guī)則集數(shù)量和規(guī)則形式復(fù)雜程度的調(diào)節(jié)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與LEM2算法和 Datasqueezer算法相比，該算法的平均精度和平均召回率更優(yōu)，分別為8l%和80%，且生成規(guī)則的平均長(zhǎng)度最短。

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