一种基于聚类与离散化算法的分类方法
2010-07-30分类号:TP181
【部门】桂林电子科技大学商学院
【摘要】在采用聚类方法产生训练集的基础上,运用粗集理论离散化预处理该训练集,可以更好的提高分类精度。文章运用PAM算法聚类原始样本构成训练集,再利用布尔逻辑和粗集理论结合的离散化算法离散化该训练集,并以此离散化的训练集训练分类器。实验结果证明,基于该方法在相同的数据集上分类,比仅基于PAM算法预处理的RDDTE方法产生的分类精度最高提高了15.5%,且选用更少量的训练集。
【关键词】PAM 启发式算法 数据离散化 k-折交叉验证法
【基金】国家自然科学基金资助项目(07082001);; 广西青年科学基金资助项目(0728092)
【所属期刊栏目】统计与决策
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