鄰域粗糙集及其基于鄰域粗糙集的分類算法.pdf

1、獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名： 簽字日期： 年 月 日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解江西師范大學(xué)研究生院有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的

2、規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)江西師范大學(xué)研究生院可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。( 保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名：簽字日期： 年 月 日導(dǎo)師簽名：簽字日期： 年 月 日，電哆《移．iy §l Btt摘 要經(jīng)典粗糙集理論是定義在等價關(guān)系的基礎(chǔ)上，只能處理名義型數(shù)據(jù)，對數(shù)

3、值型數(shù)據(jù)必須離散化后才可以處理．由于實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)往往是數(shù)值的，而且測量時本身帶有誤差，這給直接應(yīng)用帶來不便．連續(xù)數(shù)據(jù)經(jīng)過離散化處理可能會丟失重要信息并且不同的離散化策略會影響最終的處理效果．因此，數(shù)值型信息系統(tǒng)的屬性約簡是近年來粗糙集理論研究的熱點之一．本文通過引入鄰域關(guān)系粗糙集模型來進行數(shù)值屬性約簡和分類器構(gòu)造．首先研究了經(jīng)典粗糙集理論及其性質(zhì)，在此基礎(chǔ)上，給出了鄰域關(guān)系粗糙集理論及其相關(guān)性質(zhì)：其次，利用鄰域粗糙集中的相關(guān)性質(zhì)和鄰

4、域關(guān)系矩陣的性質(zhì)對文[ 3 2 3中屬性約簡算法做了改進，并提出了一種基于決策表的新的快速屬性約簡算法：然后，針對傳統(tǒng)K N N 分類方法在分類時只考慮最近鄰的樣本點信息，而未考慮該樣本點的近鄰信息，提出了一種考慮近鄰信息的基于鄰域粗糙集的分類算法：進一步的考慮到樣本的某個屬性的取值特別大時，分類時會將其他取值小的屬性的信息淹沒，于是提出利用壓縮映射將數(shù)值較大的某些屬性壓縮到一個合理范圍，給出了基于壓縮映射的鄰域粗糙集分類方法；最后，對