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基于伪标签局部集成投票属性约简

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属性约简是粗糙集核心内容之一,然而,传统基于邻域粗糙集的局部约简算法具有以下两个问题:1)经典邻域粗糙集没有关注到半径变化对样本标签的影响,以致于不同标签样本被划分到相同邻域;2)传统的属性约简算法只有一个约束条件,缺乏适用性.为了解决这一难题,论文从局部视角出发,利用伪标签邻域粗糙集模型,构建了一种属性约简方法.实验选取五组UCI数据集,通过多个算法的对比分析,论文所提算法提高了分类性能.
Attribute Reduction Algorithm Based on Pseudo-label Local Ensemble Voting

王东杰

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江苏科技大学 镇江 212003

属性约简 集成投票 伪标签 分类性能

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.09.010

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(9)
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