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基于粗集、决策树与支持向量机的知识发现

2006年 应用技术  成熟应用阶段
  • 成果简介
　　该项目利用不同属性的属性值之间的相互关系发现属性值错误的算法能够避免非正常数据分布以及单向依赖规则带来的误差或漏检。基于支持向量机回归的缺失数据补齐的算法与已有4种补齐的算法比较具有最高的精度；该算法的可取之处在于利用支持向量机的全局最优解来使得补齐数据达到较高的精度；从而降低支持向量机复杂性的算法的基本思想是利用粗糙集的正区减少训练支持向量机的样本量；它可以作为内点算法等的补充，其理论意义提...
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