粗糙集与 SVM 结合的动态样本识别算法

"一种新的基于粗糙集的动态样本识别算法* (2010年) - 易兴辉, 王国胤, 胡峰 - 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所" 本文探讨了一种创新的动态样本识别算法，该算法基于粗糙集理论，并结合了支持向量机（SVM）和决策树方法。粗糙集理论在处理不完整和不精确数据方面具有独特优势，这使得它成为解决复杂数据问题的理想工具。在数据挖掘领域，样本识别是知识获取的关键步骤，其目标是从大量数据中提取有用信息并进行有效分类。 传统的数据挖掘算法可能在泛化能力和识别率上存在局限，因此寻找最优算法至关重要。作者提出的动态样本识别算法通过分析数据的特征，引入了样本对规则集的覆盖度概念。覆盖度是指样本被规则覆盖的程度，反映了规则与样本之间的关系强度。算法进一步设定了一个相关阈值，以此来判断何时切换到更合适的分类方法。 支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习模型，能够处理高维空间中的非线性问题，而决策树则以其易于理解和解释的特点受到青睐。通过结合这两种方法，新算法能够在不同的数据条件下灵活地选择最有效的分类策略。 在实际应用中，这种动态选择最优分类方法的策略可以在数据首次进入系统时，迅速为每个样本找到最适合的分类器。实验结果表明，该算法在处理各种数据集时表现出良好的性能和准确性，验证了其有效性。 关键词：粗糙集、支持向量机、决策树、样本识别 中图分类号：TP18 - 这表示该论文属于计算机科学技术领域，具体是信息处理技术中的计算机软件及计算机应用部分。 总结来看，该研究提供了一种新的思路，即通过粗糙集的理论基础，结合现代机器学习方法，实现动态优化样本识别过程，以提高数据挖掘的效率和准确性。这一方法对于处理不确定性和不完整性高的数据集尤为适用，对于推动数据挖掘领域的进步具有重要意义。