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概率数据上基于规则的分类器
外文标题：Rule-Based Classifier for Probabilistic Data
文献类型：期刊
作者：赵婷婷^[1]赵素云^[2]裴斌^[3]陈红^[4]李翠平^[5]
机构：中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室,北京100872;中国人民大学信息学院,北京100872;中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室,北京,100872;中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室,北京100872;中国人民大学信息学院,北京100872;解放军陆军军官学院计算机教研室,合肥230031

年：2013
期刊名称：计算机科学与探索
卷：7
期：7
页码范围：639-648
增刊：增刊
收录情况：中国科技核心期刊CSCD(CSCD:4878503)
所属部门：信息学院；数据工程与知识工程教育部重点实验室
语言：中文
ISSN：1673-9418
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjkxyts201307007.aspx
DOI：10.3778/j.issn.1673-9418.1305006
基金：The Fundamental Research Funds for the Central Universities of China; the Research Funds of Renmin University of China under Grant No.12XNLF07
关键词：分类;随机性;概率数据;辨识距离
摘要：分类作为一类重要的数据挖掘问题被广泛地研究和应用,然而先前的研究主要针对确定数据上的分类问题,由于目前例如传感器等数据采集工具的普遍使用,概率数据广泛存在,在这类数据上进行分类研究十分必要.提出了一种新的概率数据模型,它既考虑了概率分布上的随机性,又包含了独立区间上的相似度；定义了一种新的辨识距离来衡量这类概率数据元组之间的距离；最后提出了概率数据上基于规则的分类算法,在基础分类算法上,引入了一种带有可变精度的分类算法来降低噪声或者扰动,提高了分类的精度.实验结果证明了该算法的有效性.
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