基于Bayes概率边界域的粗集分类方法及其在高频数据中的应用

2011-11-09 中心编辑

题名:基于Bayes概率边界域的粗集分类方法及其在高频数据中的应用

作者:来升强;谢邦昌;朱建平

摘要:作为一种近似处理的工具,粗集主要用于不确定情况下的决策分析,并且不需要任何事先的数据假定。但当前的主流粗集分类方法仍然需要先经过离散化的步骤,这就损失了数值型变量提供的高质量信息。本文对隶属函数重新加以概率定义,并提出了一种基于Bayes概率边界域的粗集分类技术,比较好地解决了当前粗集方法所面临的数值型属性分类的不适应、分类规则不完备等一系列问题。

关键词:可变精度粗糙集;Bayes边界域;高频数据

刊名:统计研究

发表日期:2012(03)

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