基于粗糙集的SCM方法.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩60頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、分類器設計是模式識別系統(tǒng)中的關鍵步驟之一，它直接影響到系統(tǒng)的分類能力。目前的許多設計方法中，分類器大多采用的是單層結構，即直接將輸入模式映射為識別出來的結果，這類結構雖然簡單直觀，但是往往難于發(fā)揮分類器設計算法的最大性能。文中從分類器的結構方面考慮，提出了一種基于粗糙集的SCM分類器的設計方法。 集覆蓋機(The set covering machine，SCM)理論是由Marlo Marchand和John Shawe—Tay

2、lor在2002年提出的，它是作為支持向量機(The support vector mathine，SVM)的替換選項提出來的。SCM是一種基于集合覆蓋的貪婪算法的分類方法，這種方法所得的分類函數(shù)簡單，而且理論和實踐都證明了SCM是一種非常優(yōu)秀的機器學習方法。但是在處理實際問題時，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)往往含有大量冗余或不必要的屬性，這嚴重降低了SCM算法的時間效率和算法質量。因此刪除數(shù)據(jù)的冗余屬性和無關屬性即屬性約簡就成了數(shù)據(jù)預處理過程中的主

3、要任務，而粗糙集理論是處理屬性約簡的一個非常實用理論工具。所以本文利用粗糙集理論在處理大數(shù)據(jù)量，消除冗余信息等方面的優(yōu)勢，先對數(shù)據(jù)進行預處理，除掉輸入SCM方法的噪聲數(shù)據(jù)，從而提高分類的準確性。 本文首先簡要介紹了粗糙集理論及粗糙集的屬性約簡，接著介紹了SCM的相關知識，包括SCM的提出背景、理論基礎和算法的實現(xiàn)，并用一個實例演示了算法的運算過程。然后簡單探討了粗糙集理論的屬性約簡和集合覆蓋問自動推理、機器學習題，從而將二者聯(lián)系

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論