集对多粒度水体富营养化评价模型构建与验证

为了满足用户进行水体富营养化评价时的不同需求,针对水体富营养化评价中各评价指标的多样性和不确定性,综合考虑指标的多粒度特性,运用集对信息粒计算方法构建多粒度水体富营养化评价模型.首先,分级别建立样本各个指标的集对关联度,根据正同度最大和负反度最小的等级,计算评价确定度;其次,计算各个指标的信息熵,根据熵的大小确定评价指...     

一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法

针对现有层次聚类算法难以处理不完备数据集,同时考虑样本与类簇之间的不确定关系,提出一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法-SPGCURE.首先,采用集对信息粒的知识对缺失值进行处理,不同于以往算法中将缺失属性删除或者填充,用集对联系度中的差异度来表示缺失属性值,提出一种改进的集对信息距离度量方法,用于考量不完备数据样本...     

一种新的三支扩展TAN贝叶斯分类器

针对二支决策TAN分类器在处理不确定数据时有较高的错误率,提出一种新的三支扩展TAN贝叶斯分类器(3WD-TAN).首先通过构建TAN贝叶斯分类模型,采用先验概率和类条件概率估计三支决策中的条件概率;其次构建3WD-TAN分类器,制定3WD-TAN分类器中正域,负域和边界域的三支分类规则,结合边界域处理不确定性数据的优...     

一种面向不完备信息系统的集对k-means聚类算法

针对不完备信息系统的数据聚类问题,将集对分析理论引入k-means聚类中,同时为了更好地表示样本与类簇的关系,构建了一种面向不完备信息系统的集对k-means (Set pair k-means,SPKM)聚类算法。首先,基于集对理论提出了一种集对距离度量方法,并将该度量方法运用到k-means算法中,得到初步聚类结果;随后,对于同时属于多个类的样本,将其分配到相应类的边界域,对于只属于一个类的样本,将其分配到相应类的正同域或边界域,其中聚类结果由肯定属于该类簇的正同域、可能属于该类簇的边界域以及肯定不属于该类簇的负反域3个部分共同表示;最后通过选取UCI数据库中的6个数据集与4种对比算法进行实验评价。实验结果表明,SPKM算法在准确率、F₁值、Jaccard系数、FMI和ARI等指标上均具有良好的聚类性能。