發(fā)布時間：2020-11-14 06:59

　　 如今,隨著科學(xué)技術(shù)的日益發(fā)展,每時每刻都會產(chǎn)生出大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)類型變得越來越復(fù)雜,規(guī)模也越來越大,形成了大量的復(fù)雜、異構(gòu)的高維海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)已經(jīng)在社會經(jīng)濟、政治、環(huán)境衛(wèi)生和人類生產(chǎn)生活等各個領(lǐng)域成為了知識信息的主要載體,而數(shù)據(jù)挖掘正是在人類這種從數(shù)據(jù)中獲取有用知識的迫切需求下產(chǎn)生的。粗糙集算法作為常用的數(shù)據(jù)挖掘分類方法之一,由Pawlak引入,其分類規(guī)則易于理解,不受數(shù)據(jù)分布制約,現(xiàn)已應(yīng)用于交通運輸、生物科學(xué)、人工智能等很多領(lǐng)域。粗糙集的理論研究也不斷深入,涉及到粗糙集構(gòu)造算法的完善,針對不確定性和模糊性等數(shù)據(jù)問題的算法等。對于同一數(shù)據(jù)集,采用不同的粗糙集構(gòu)造算法,所得到的分類規(guī)則并不總是一樣的,如何選擇出高預(yù)測準確度的粗糙集,在應(yīng)用中具有重要的理論價值和實踐意義�，F(xiàn)有的粗糙集優(yōu)良性評估標準主要是誤判率。然而,粗糙集的誤判率最低,并不意味著它的預(yù)測準確度最高。特別是,當多個粗糙集的誤判率差異小時,誤判率標準并不總是能夠選出最高預(yù)測準確度的粗糙集。鑒于此,引入一種基于AIC信息準則的粗糙集擇優(yōu)方法,利用粗糙集的分類規(guī)則構(gòu)造解釋變量,將其表達為Logistic模型,將擬合模型的AIC值作為該粗糙集的AIC值,進行分類規(guī)則選擇。AIC數(shù)值小的粗糙集往往比AIC數(shù)值大的粗糙集具有更高的預(yù)測準確度。隨機模擬結(jié)果表明,采用基于AIC信息準則的粗糙集擇優(yōu)方法能夠篩選出高預(yù)測準確度的粗糙集,其擇優(yōu)效果有時會高于基于誤判率的粗糙集擇優(yōu)方法。特別是,當多個粗糙集的誤判率差異小時,新方法更可能選出最高預(yù)測準確度的粗糙集。
【學(xué)位單位】：天津財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：C81
【文章目錄】：
內(nèi)容摘要
Abstract
第1章 導(dǎo)論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 粗糙集理論研究綜述
        1.2.1 粗糙集理論及其發(fā)展
        1.2.2 粗糙集選擇
    1.3 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
    1.4 本文創(chuàng)新點
第2章 粗糙集構(gòu)造算法
    2.1 基于最大概率的粗糙集算法
    2.2 基于貝葉斯的粗糙集算法
第3章 基于AIC準則的粗糙集擇優(yōu)方法
    3.1 AIC信息準則
    3.2 新粗糙集擇優(yōu)方法的研究思路
    3.3 基于AIC準則的粗糙集擇優(yōu)方法
第4章 新粗糙集擇優(yōu)方法的應(yīng)用分析
    4.1 Abalone數(shù)據(jù)集的粗糙集擇優(yōu)
    4.2 Affairs數(shù)據(jù)集的粗糙集擇優(yōu)
    4.3 Breastcancer數(shù)據(jù)集的粗糙集擇優(yōu)
    4.4 Haberman數(shù)據(jù)集的粗糙集擇優(yōu)
    4.5 Ionosphere數(shù)據(jù)集的粗糙集擇優(yōu)
    4.6 Transfusion數(shù)據(jù)集的粗糙集擇優(yōu)
    4.7 結(jié)果匯總分析
第5章 結(jié)論
參考文獻
后記

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本文編號：2883218