基于属性相似度的云分类器

被引：11

作者：

张国英

沙芸

余有明

刘玉树

机构：

[1] 北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系,北京石油化工学院计算机科学技术系,北京石油化工学院计算机科学技术系,北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系北京　北京石油化工学院计算机科学技术系北京　,北京　,北京　,北京

来源：

北京理工大学学报 | 2005年 / 06期

关键词：

属性相似度; 云模型; 云分类器; 粒子群优化算法;

D O I：

10.15918/j.tbit1001-0645.2005.06.008

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了属性相似度概念解决高维对象分类的权重问题,并结合云理论建立了基于属性相似度的云分类器.采用云理论建立训练集的各属性模型,表达各属性值隶属于其类别中心Ex的程度.分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据属性相似度计算.各类别的同一属性间的相似度越大,此属性对分类的作用越小.基于粒子群优化方法对分类模型的中心位置Ex进行优化.将此分类器与普通云分类器应用于iris数据集的分类实验,该分类器的分类效果好于后者.

引用

页码：499 / 503

页数：5

共 7 条

[1] 聚类/分类中的粒度原理 [J].