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Rough Set Classification Using Bayes Probabilistic Boundary and Its Application in High Frequency Data

机译：贝叶斯概率边界的粗糙集分类及其在高频数据中的应用

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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。

机译：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。

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作者
来升强; 谢邦昌; 朱建平;
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作者单位

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年度 2010
总页数
原文格式 PDF
正文语种 zh_CN
中图分类

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