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- 一种基于二进制区分矩阵的属性约简算法北大核心CSCDCSTPCD
- 新的专家主导的粗糙集属性约简算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于粗集决策树的混凝土坝裂缝成因挖掘北大核心CSTPCD
- 不完备决策表属性约简的CIEARAWCC算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于粗糙集与分类回归树的"病例组合"分类研究CHSSCD
- 粗糙集理论和DT_SVM在Web信息过滤中的应用北大核心CSCDCSTPCD
- 基于粗集和SVM的客户抵押贷款违约评估北大核心CSCDCSTPCD摘要:信贷风险是金融机构风险的主要来源.支持向量机是基于VC维和统计学习理论理念的一种新的机器学习方法.它在解决两类问题时是一种较好的分类方法,同时学习结果模型有较强的稳定性.在实际应用中,采用Grid-search方法调整支持向量机的惩罚参数,达到了更好的推广能力和预测结果.采用粗集对数据集进行预处理,属性约简,删除了多余的属性,然后再用支持向量机进行分类建立了住房抵押贷款信用风险评估模型,并与其他算法进行了比较,取得了良好的分类效果.
- 基于粗糙集理论的KNN分类北大核心CSTPCD
- 基于EKLD的属性约简方法北大核心CSCDCSTPCD摘要:信息的Kullback-Leibler距离能够很好地表示两个分布函数所包含信息的差异程度.文章提出了扩展Kullback-Leibler距离的概念,在此基础上提出了一种新的基于扩展Kullback-Leibler距离的属性约简算法.实验分析表明,在多数情况下该算法能够得到决策表的最小相对约简,同时还对算法复杂度作了简单分析.
- 一种基于粗集的残缺语言区间信息的多属性群决策方法CSSCICSTPCD