论文摘要
当对三支决策边界域进一步划分时,边界域知识存在划分信息不足,从而导致分类精度不高,针对上述问题提出一种新的基于三支决策的二阶段分类模型（TWD-TP）.第一阶段根据贝叶斯规则构建三支决策中样本的条件概率,通过求解最优化损失函数得到所需阈值,然后按照三支决策规则对数据集进行划分.三支决策是基于最小风险贝叶斯决策理论的划分,在其正域、负域中包含一定的误分类样本;在第二阶段通过类标签索引分别将正域、负域中误分样本作为增量信息引入延迟决策域,形成重构边界域,最后对重构边界域进行划分.实验结果表明:所提出的TWD-TP模型不仅能在三支决策划分中筛选出高误分类特征的样本,同时其重构边界域中不能被划分的样本得到正确划分,分类精度进一步提高.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐久成,徐战威,李梦凡,王楠
关键词: 三支决策,二阶段,增量信息,边界域
来源: 河南师范大学学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 河南师范大学计算机与信息工程学院,河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心
基金: 国家自然科学基金(61370169,61402153,60873104),中国博士后科学基金项目(2016M602247),河南省科技攻关重点项目(162102210261)
分类号: O225;TP181
DOI: 10.16366/j.cnki.1000-2367.2019.03.005
页码: 28-34+124
总页数: 8
文件大小: 376K
下载量: 119
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