基于粗集理论的支持向量机分类方法研究

摘要

介绍了粗集理论的基本概念和支持向量机分类的基本原理,提出将粗集理论和支持向量机方法相结合.通过应用粗集理论对数据的预处理,消除决策表中大量的冗余信息和冲突对象,但不丢失任何有用信息.通过这样对数据维数的约简,大大简化了支持向量分类模型的结构,同时也有效地提高了支持向量机的分类效率.通过对一组实验数据的仿真验证了该方法的可行性.