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可拓学在分类挖掘中的应用研究
中文名称: 可拓学在分类挖掘中的应用研究
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论文编号: 3406426收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on the Application of Extenics in Classification
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机软件与理论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 数据挖掘 分类 可拓学 可拓集合 关联函数 分类挖掘 分类算法
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:分类挖掘是数据挖掘的重要技术之一。传统的分类算法主要是基于统计的分类算法,这些算法虽然比较成熟,并成功应用于许多领域,但其自身仍存在着诸多不足,尤其是当分类数据的特征存在依赖关系或动态变动时,分类的准确率较低,往往造成分类结果不可用。 可拓学的建立为数据挖掘提供了新的手段和方法,开辟了新的挖掘算法。可拓集合理论的逐步成熟更是为分类挖掘提供了新的思路。可拓分类算法从分类样本基元的可拓性和关联性出发,较好地解决了存在特征依赖或特征动态改变的数据分类问题,是一种全新的分类方法。 本文主要研究可拓学在分类挖掘中的应用。首先,本文从数据挖掘和传统分类算法入手,引入了可拓数据挖掘的概念。然后,本文系统地介绍了可拓学的理论框架和常用方法,总结了可拓学在分类挖掘技术中的应用情况,改进了一种可拓分类算法,并给出了较为完整的算法模型。最后,本文将可拓分类算法应用于招标评标的评价分析之中,并取得了较好的结果。
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