| 聚类/分类中的粒度原理 |
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| 引用本文： | 卜东波,白硕,李国杰.聚类/分类中的粒度原理[J].计算机学报,2002,25(8):810-816. |
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| 作者姓名： | 卜东波 白硕 李国杰 |
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| 作者单位： | 中国科学院计算技术研究所,北京,100080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 ( 6 97730 0 8)，国家“九七三”重点基础研究发展规划项目 ( G19980 30 5 10 )资助 |
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| 摘 要： | 从信息粒度的角度来剖析聚类和分类技术，试图使用信息信息粒度原理的框架来统一聚类和分类，从信息粒度的观点来看，聚类是在一个统一的粒度下进行计算，而分类却是在不同的粒度下进行计算，该文还根据粒度原理设计了一个种崭新的分类算法，在大规模中文文本分类的应用实践表明这种分类算法有较强的泛化能力。
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| 关 键 词： | 聚类 分类 粒度原理 信息粒度 粗集 人工智能 信息处理 |
| 修稿时间： | 2001年4月13日 |
Principle of Granularity in Clustering and Classification |
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| BU Dong-Bo BAI Shuo LI Guo-Jie.Principle of Granularity in Clustering and Classification[J].Chinese Journal of Computers,2002,25(8):810-816. |
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| Authors: | BU Dong-Bo BAI Shuo LI Guo-Jie |
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| Abstract: | From the view of information granularity, it is clear that there exists a tight link between clustering and classification. Clustering is a computation under the same granularity, while classification is under different ones. This paper proposes a new classification algorithm based on theory of information granularity, and it shows better generalization ability in experiments. |
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| Keywords: | information granularity clustering classification rough sets |
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