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本文针对基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法的研究工作,进行了梳理、归纳和总结。在机器学习中的基于代表的分类领域起到推动作用。如付诸现实将有助于降低分类的误分类代价、以及分类成本、提高分类精度,有助于算法的研究进展。
代表选举分类综述
【摘 要】
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本文针对基于代表的邻域覆盖粗糙集分类算法的研究工作,进行了梳理、归纳和总结。在机器学习中的基于代表的分类领域起到推动作用。如付诸现实将有助于降低分类的误分类代价
【机 构】
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西南石油大学网络与信息化中心,西南石油大学计算机科学学院,西南石油大学经济管理学院
【出 处】
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中国科技信息
【发表日期】
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2020年18期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61902328),四川省科技厅应用基础研究项目(2019YJ0314),西南石油大学课外开放实验项目立项(KSP19G05)
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