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一种基于属性聚类的邻域粗糙集集成学习方法

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摘要

本发明请求保护一种基于属性聚类的邻域粗糙集集成学习方法，涉及数据挖掘技术。首先，通过属性聚类将决策系统中的条件属性分成多个聚类簇，使得属性聚类簇内的属性关联性较大，而不同属性聚类簇之间的关联性较小；其次，利用各个聚类簇的差异性来训练集成不同的基分类器，在训练集成基分类器的过程中，加入了邻域粗糙集的指导，根据基分类器对邻域粗糙集中边界域的样本不同的识别能力来分配基分类器的权重，从而得到最终的集成分类器；最后，利用得到的集成分类器对测试集分类。本发明结合了邻域粗糙集和集成学习理论，充分利用了决策表中条件属性的相关性和差异性，并使不同基分类器之间取长补短，能够从不同角度有效挖掘决策系统中的知识。

著录项

公开/公告号CN105760888B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-03-08

原文格式PDF
申请/专利权人重庆邮电大学;
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申请/专利号CN201610100024.3
发明设计人胡峰;石瑾;于洪;张清华;
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申请日2016-02-23
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构50102 重庆市恒信知识产权代理有限公司;
代理人刘小红
地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
入库时间 2022-08-23 10:27:45

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-03-08

授权

授权
2016-08-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160223

实质审查的生效
2016-08-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20160223

实质审查的生效
2016-07-13

公开

公开
2016-07-13

公开

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