【摘 要】
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邻域粗糙集可以直接处理数值型数据, F-粗糙集是第一个动态粗糙集模型.针对动态变化的数值型数据,结合邻域粗糙集和F-粗糙集的优势,提出了F-邻域粗糙集和F-邻域并行约简.首先
【机 构】
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浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江师范大学行知学院
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邻域粗糙集可以直接处理数值型数据, F-粗糙集是第一个动态粗糙集模型.针对动态变化的数值型数据,结合邻域粗糙集和F-粗糙集的优势,提出了F-邻域粗糙集和F-邻域并行约简.首先,定义了F-邻域粗糙集上下近似、边界区域;其次,在F-邻域粗糙集中提出了F-属性依赖度和属性重要度矩阵;根据F-属性依赖度和属性重要度矩阵分别提出了属性约简算法,证明了两种约简方法的约简结果等价;最后,比对实验在UCI数据集、真实数据集和matlab生成数据集上完成,实验结果显示,与相关算法比较, F-邻域粗糙集可以获得更好的分类准确率.为粗糙集在大数据方面的应用增加了一种新方法.
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