概率数据上基于规则的分类器

摘要：

分类作为一类重要的数据挖掘问题被广泛地研究和应用,然而先前的研究主要针对确定数据上的分类问题,由于目前例如传感器等数据采集工具的普遍使用,概率数据广泛存在,在这类数据上进行分类研究十分必要.提出了一种新的概率数据模型,它既考虑了概率分布上的随机性,又包含了独立区间上的相似度；定义了一种新的辨识距离来衡量这类概率数据元组之间的距离；最后提出了概率数据上基于规则的分类算法,在基础分类算法上,引入了一种带有可变精度的分类算法来降低噪声或者扰动,提高了分类的精度.实验结果证明了该算法的有效性.

关键词：分类、随机性、概率数据、辨识距离

所属期刊栏目：7

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：The Fundamental Research Funds for the Central Universities of China;the Research Funds of Renmin University of China under Grant No.12XNLF07

在线出版日期：2013-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：639-648