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基于CCA的代价敏感三支决策模型 被引量：11
1
作者 张燕平 邹慧锦 赵姝 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期447-452,共6页
随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用,人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性.代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的.介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型,即将代价... 随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用,人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性.代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的.介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型,即将代价敏感引入到基于构造性覆盖算法的三支决策模型.该模型根据误分类之间的大小关系来减少正、负覆盖的个数,从而调整三个域,即正域、负域和边界域的大小.引入代价敏感的目的是尽可能的减少划分损失.实验对比了本文的模型分类结果和基于决策粗糙集的三支决策模型,结果表明,本文的模型分类结果稳定,并且能够通过改变三个域的大小,把分类损失最小化. 展开更多
关键词 代价敏感 三支决策 构造性覆盖算法 决策粗糙集模型
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CCA三支决策模型的边界域样本处理 被引量：3
2
作者 张燕平 邹慧锦 +1 位作者 邢航 赵姝 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第5期593-600,共8页
构造性覆盖算法(constructive covering algorithm,CCA)三支决策模型在学习过程中根据样本分布特征,自动产生正域、负域和边界域。该模型为边界域样本处理问题提供了新的思路。重点讨论了基于CCA的三支决策的边界域样本处理问题。对边... 构造性覆盖算法(constructive covering algorithm,CCA)三支决策模型在学习过程中根据样本分布特征,自动产生正域、负域和边界域。该模型为边界域样本处理问题提供了新的思路。重点讨论了基于CCA的三支决策的边界域样本处理问题。对边界域样本处理提出了两种决策方案:一种为处理全部的边界域样本,给出了距中心最近原则、距边界最近原则、万有引力原则3种方法;另一种为处理部分的边界域样本,即只对满足一定条件的边界域样本作进一步的划分,这样使不满足条件的边界域样本仍保留在边界域,提高了边界域样本处理的正确率。用十字交叉法在5组数据集上对这两种决策方案进行了对比,实验结果表明,处理部分边界域样本时正确率更高,效果更好。 展开更多
关键词 构造性覆盖算法(CCA) 边界域样本处理 三支决策 CONSTRUCTIVE COVERING ALGORITHM (CCA)
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