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搜索资源 - rough classification
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本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的 Web 文本分类模型，利用粗糙集的属性约简方法，减少支持向量机训练数据的维数，提高 Web 文本分类的性能与效率.-This article advances a Web text classification model which synthesis rough set and support vector machine. Using the rough set’s attribute reduction method to reduce the di
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A simple method of data classification using rough set theory is described, as implemented by the tools in Alexander Ohra s software application ROSETTA
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引入能直接处理连续型数据的邻域粗糙集约简模型，给出一种基于邻域粗糙集模型和粒子群优化的特征选择算法。仿真实验结果表明该算法可以选择较少的特征，改善分类的能力。-employs the neighborhood rough set reduction model which can process the numerical features directly without discretization. Then the particle fitness function in particl
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联合运用粗糙集(RS)理论-遗传算法(GA)-支持向量机(SVM)方法研究真核生物翻译起始位点(TIS)的识别.-A classification model is built to recognize translation initiation sites (TISs) in eukaryotes by applying rough sets-genetic algorithm-support vector machine (RS-GA-SVM).
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数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
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非關語言: 常見程式演算
「常見程式演算」主要收集一些常見的程式練習題目，您可以藉這些題目培養一些程式設計邏輯的感覺，對題目的分類只是個大概，方便索引而已，實作的部份是使用 C 、Java、Python 與 Scala，有時會玩玩一些語言的特性讓程式看來簡潔（但不見得是最有效率的方式）。-Not language: common program the calculus " common program calculus collect some common programm
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提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标，利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数，缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分，具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method
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MATLAB粗糙集属性约简库（内含实例，原创）
函数M文件：
TargetOptFcn.m ------------ 遗传算法的目标函数
PositiveRegion.m --------- 计算正域
LowerApproximation.m ------ 计算下近似
IsSub.m ------------------- 判断集合A是否是集合B的子集
EquivalentClassSet.m ----- 基于R分类的所有等价类的集合，即U/R
EleEquival
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机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传
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基于粗糙集的模糊分类模型的MATLAB代码。可用-MATLAB code based on fuzzy rough set classification model. Available
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基于优势关系粗糙集的自主式学习模型 邓维斌,王国胤,胡峰-Based on Dominance Rough Sets autonomous learning model- .Classification, WANG Guo Hu Feng
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在2006年9月召开的ICDM会议上，邀请了ACM KDD创新大奖(InnovationAward)和
Top 10 Algorithms in Data Mining
IEEEICDM研究贡献奖(Research Contributions Award)的获奖者们来参与数据挖掘10大算
法的选举，每人提名10种他认为最重要的算法-Classification，Statistical Learning，Top 10 Algorithms in Data Mining，material
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粗糙集分类，使用MATLAB编程，做到了粗糙集分类器的实现-Rough set classification, the use of MATLAB programming, achieved the realization of the rough set classifier
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we peresent full pakage of the methods that apply rough set theory in the
context of segmentation (or partitioning) of multichannel medical imaging
data. We put this approach into a semi-automatic framework, where
the user specifies the classes
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包含很多知名算法实现，支持向量机，决策树，粗糙集，贝叶斯分类器等，适合学术研究，短评论意见挖掘，文本分类等(It includes many well-known algorithm implementation, support vector machine, decision tree, rough set, Bias classifier, etc., which is suitable for academic research, short comment mining, text c
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