面向混合数据的代价敏感三支决策边界域分类方法

摘要：

针对现有三支决策模型的研究对象多为单一性数据的决策系统,对于混合数据边界域样本处理的研究相对较少,本文面向混合数据提出了基于核属性的代价敏感三支决策边界域分类方法.该方法基于正域约简计算混合邻域决策系统的核属性集,在此基础上计算混合邻域类,并利用三支决策规则分别将对象划分到各决策类的正域、边界域和负域;提出了一种基于代价敏感学习的三支决策边界域分类方法,并构造了误分类代价的计算方法,以此划分边界域中的对象.通过对UCI上的10个数据集进行实验对比与分析,进一步验证了本文方法,为处理边界域样本提供了一种可行有效的方法.

关键词：三支决策、粒计算、代价敏感、混合数据、正域约简、边界域样本处理、粗糙集、核属性

所属期刊栏目：17

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;江西省自然科学基金;江西省研究生创新专项基金项目

在线出版日期：2022-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：411-419