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| 一种基于聚类与离散化算法的分类方法 | |
| 引用本文： | 杨怀珍,李玲华.一种基于聚类与离散化算法的分类方法[J].统计与决策,2010(14). |
| 作者姓名： | 杨怀珍 李玲华 |
| 作者单位： | 桂林电子科技大学,商学院,广西,桂林,541004 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，广西青年科学基金资助项目 |
| 摘 要： | 在采用聚类方法产生训练集的基础上,运用粗集理论离散化预处理该训练集,可以更好的提高分类精度.文章运用PAM算法聚类原始样本构成训练集,再利用布尔逻辑和粗集理论结合的离散化算法离散化该训练集,并以此离散化的训练集训练分类器.实验结果证明,基于该方法在相同的数据集上分类,比仅基于PAM算法预处理的RDDTE方法产生的分类精度最高提高了15.5%,且选用更少量的训练集. |
| 关 键 词： | 启发式算法 数据离散化 k-折交叉验证法 |
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