曾正良
- 作品数：5 被引量：14H指数：2
- 供职机构：长沙理工大学计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省教育厅重点项目湖南省科技厅科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于粗糙集理论的决策树分类方法被引量：9
- 2009年
- 决策树是数据挖掘中常用的分类方法。本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说明了本文方法均简单有效。
- 邹瑞芝罗可曾正良
- 关键词：粗糙集决策树
- 基于复合粒子群的数据分类方法被引量：2
- 2009年
- 分类是数据挖掘中的一个重要任务。当前许多分类算法一般要求处理离散属性数据,提出了一种新的基于复合粒子群算法,它能对含有连续属性和离散属性值的混合数据进行分类。为提高分类正确率和效率,对基本粒子群采用复合结构编码,通过粒子群算法得到连续属性离散化后的候选分割点并分类,将混合数据分类问题转化为0-1组合优化问题。实验结果证明,该算法有很好的分类效果,而且具有较快的收敛速度。
- 曾正良罗可邹瑞芝
- 关键词：数据挖掘数据分类粒子群算法离散化
- 基于粗糙集和粒子群的数据挖掘方法研究
- 数据挖掘技术通常由机器学习、数据库和统计理论等技术相结合进行挖掘，是从许多较复杂关系的实际数据中，提取有潜在价值的数据信息的非平凡操作。粗糙集理论建立在对象里不可分辨关系的基础上，能有效地解决不精确、不完整和不一致的数据...
- 曾正良
- 关键词：粗糙集理论粒子群算法数据挖掘数据处理
- 文献传递
- 基于粗糙集理论的决策树分类方法
- 决策树是数据挖掘中常用的分类方法.本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说...
- 邹瑞芝罗可曾正良
- 关键词：粗糙集决策树数据挖掘
- 文献传递
- 基于粒子群的不完备决策表属性约简PSOIDTAR法被引量：2
- 2008年
- 属性约简是粗糙集理论的一个核心部分。由于经典的粗糙集模型对不完备信息系统不适应,通过把属性约简问题归结为0-1组合优化问题,提出了一种应用二进制粒子群算法来求解属性约简的方法。通过引入近似分类精度和近似分类质量,为获得最小约简确定了有效合理的粒子适应度函数。仿真实验结果表明该算法能得到最小相对约简,且具有较高的运算效率。
- 曾正良罗可王莹
- 关键词：粗糙集不完备决策表粒子群算法属性约简
