我的论文：一种粗糙集改进算法1

最新推荐文章于 2025-01-16 21:42:40 发布
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#算法 #数据挖掘 #作业 #工作

面对毕业论文的压力，博主选择迎难而上，尝试研究并实现一个数据挖掘算法。在准备过程中，回顾了背景知识，并着手整理以前编写的粗糙集算法。

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我的大学的最后一份作业--毕业论文，本来以为是个黏黏贴贴的工作，谁让自己自信心太强非要做一个数据挖掘算法的论文，这样难度大大增加，而看了那些优秀的研究生毕业论文，更是压力倍增。不过现在闲着也是闲着，毕竟自己对数挖还是有些兴趣的，就挖挖把。昨天搞基础（背景知识。。），再把自己以前写的粗糙集算法理解下，和别人的整合一下，但量还正是不少，就在这里把我搞论文的点滴和数挖的研究放上来共以后回味吧
粗糙集算法
08-08
很好用的代码，我毕设的一部分，希望对大家有帮助吧，都要加油
粗糙集合论
lirika_777的博客
06-27 903
   粗糙集合论回答了上面的这些问题。要想了解粗糙集合论的思想，我们先要了解一下什么叫做知识？假设有8个积木构成了一个集合A，我们记：A={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}，每个积木块都有颜色属性，按照颜色的不同，我们能够把这堆积木分成R1={红，黄，兰}三个大类，那么所有      红颜色的积木构成集合X1={x1,x2,x6}，      黄颜色的积木构成集合X2={x3,x4...
粗糙集理论介绍
04-10 1246
粗糙集理论介绍面对日益增长的数据库，人们将如何从这些浩瀚的数据中找出有用的知识？我们如何将所学到的知识去粗取精？什么是对事物的粗线条描述什么是细线条描述？ 粗糙集合论回答了上面的这些问题。要想了解粗糙集合论的思想，我们先要了解一下什么叫做知识？假设有8个积木构成了一个集合A，我们记：A={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}，每个积木块都有颜色属性，按照颜色的不同，我们能够把这
粗糙集的论文
10-30
粗糙集实现的代码和一些关于粗糙集的论文，主要是在matlab的实现代码、
【机器学习】粗糙集（Rough Set Approach）
weixin_33795743的博客
06-13 1462
粗糙集理论是一种研究不精确，不确定性知识的数学工具。 粗糙集理论的知识表达方式一般采用信息表或称为信息系统的形式，它可以表现为四元有序组K=（U，A，V，P）。其中U为对象的全体，即论域；A是属性全体；V是属性的值域；P为一个信息函数，反映了对象x在K中的完全信息。 粗糙集的思想为： 　　一种类别对应一个概念（类别可以用集合表示，概念可以用规则描述），知识由概念组成；如果某个知识含有不精确概...
论文研究-一种基于变精度粗糙集的C45决策树改进算法.pdf
07-22
针对C4.5决策树构造复杂、分类精度不高等问题,提出了一种基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法。该算法采用近似分类质量作为节点选择属性的启发函数,与信息增益率相比,该标准更能准确地刻画属性分类的综合贡献能力,...
论文研究-一种基于粗糙集文本自动分类的改进算法.pdf
09-12
基于支持向量机核函数的条件，将Sobolev Hilbert空间的再生核函数进行改进，给出一种新的支持向量机核函数，并提出一种改进的最小二乘再生核支持向量机的回归模型，该回归模型的参数被减少，且仿真实验结果表明：...
一种改进的基于粗糙集理论的决策树分类算法 (2012年)
06-14
提出一种基于粗糙集理论的决策树分类算法.首先,将核属性集中的核属性进行合取后加入析取变换,实现属性约简;其次,在决策树构造阶段,对各条件属性分别求其上下近似集,进而得到各属性的近似精度.选择近似精度最大的属性...
粗糙集研究论文和出处
12-16
本资源来自网上，文档中是比较热门的研究论文，以及文献。共爱好者共同研究学习！注，不提供论文原文，只提供论文题目和出处。你自己选择下载
粗糙集特征约简算法
09-16
粗糙集约简算法的简单matlab实现，应用在matlab上，可以实现。
粗糙集属性约简算法源码MATLAB
11-11
鲁东大学张小峰编制，源码丰富却简洁，简单易懂，模块分明，适合粗糙集初学者学习。
论文研究-粗糙集代数与.pdf
09-08
50 Hz工频干扰是表面肌电信号（SEMG）的主要干扰源之一，消除工频干扰是表面肌电信号处理中的一项重要技术。鉴于原有模拟信号调理电路在工频消噪这一环节上的不足，设计了一种50 Hz数字陷波器用以消噪，减小干扰。实验证明，采用基于窗函数法的FIR原理设计的50 Hz数字陷波器能有效滤除SEMG中的工频干扰并基本不影响50 Hz周围有效SEMG的获取。
论文研究-基于粗糙集的Web用户行为预测研究.pdf
09-12
使用聚类技术对BNR进行扩展，得到一个新的4层模型，该模型同时使用了术语间和文档间的相近和相似关系，将此扩展模型和简单的RNR、扩展的BNRM模型比较，实验证实信息检索系统的检准率和检全率都有所提高。
粗糙集算法集合（代码未整合版）
weixin_43069769的博客
06-28 5513
# To add a new cell, type '# %%' # To add a new markdown cell, type '# %% [markdown]' # %% import numpy as np import numexpr as ne # %% [markdown] # 粗糙集是波兰理工大学Z.pawlak教授提出用来研究不完整数据，不精确知识的表达、学习，归纳等的一套理论 # # 它是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具，已被广泛应用于知识发现、机器学习、决策支持、模式识
粗糙集在计算机网络中的应用,粗糙集理论在入侵检测系统中的应用研究软件工程专业论文.docx...
weixin_36076151的博客
06-20 145
粗糙集理论在入侵检测系统中的应用研究软件工程专业论文II摘要摘要随着计算机网络技术的发展，新的攻击手段可能使网络流量呈现出全新的特 征。传统的 IDS 存在着大量的问题：对未知的网络攻击检测能力差、误报率高、 占用资源多；对攻击数据的关联和分析功能不足、导致过多的人工参与；对于现 在广泛使用的脚本攻击防御能力差等等。目前，数据挖掘方法正被广泛地应用于 入侵检测领域的异常检测和滥用检测研究中。滥用检...
粗糙集及属性约简算法
最新发布
蚍蜉渡海
01-16 1527
应当注意的是，P 不一定是单个条件属性，如上面的例子所示，它有可能是一个集合。是选取U/P中X集合的子集的并集：选取{2}{5}{3}{0,4}{1,6,7}，其中{2}{5}是X集合的子集，将{2}{5}取并集即可）；一共有 8 个人，用 Q 属性可以把其中的 3 个正确划分，所以我们评价这两个属性的好坏程度，可以用 3/8 表示，即为近似质量 k。可见属性𝑎是不可缺少的，而在考虑𝑄与𝑃的相关性性时，𝑏和𝑐是可以省略的。负域是各个等价类的上近似的并集的补，表示划分完全错误的对象。
粗糙集+属性约减（朴素贝叶斯常用）
志强的博客
02-20 2032
写在前面的话 这段时间做毕业论文-贝叶斯分类器。为了写它的一个优化，着实读了一些文献，感慨知网文献难懂程度，对于一些基础的数学概率公式讲解非常系统化、规范化，但也造成如我等萌新阅读起来困难异常。总结一下就是如下过程： 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法作为机器学习十大入门算法之一，网络上和其相关的视频、文字资料可以说是铺天盖地了，这里笔者偷个懒，不做详细解读。给几认为将的不错的博客链接 朴素贝叶斯分类:...
自适应邻域粗糙集：改进的属性约简算法
总结来说，这篇论文的核心贡献在于提供了一种新的邻域大小取值策略，它能够根据具体问题和数据集的特点进行动态调整，从而显著提高基于邻域粗糙集的属性约简算法在实际应用中的效能。这对于粗糙集理论的发展以及在...
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