混合值不完备系统双邻域粗糙集分类法：有效处理缺失值

本文主要探讨了混合值不完备系统中的一个关键问题，即如何有效地进行分类处理。混合值不完备系统是指数据集中存在非离散（如连续）和离散值的同时，还存在缺失值的情况，这在实际应用中非常常见，如医疗记录、金融交易等。针对这一挑战，研究者提出了基于双邻域粗糙集模型的分类方法。 双邻域粗糙集理论源于经典的粗糙集理论，它扩展了传统粗糙集对不确定性的处理，考虑了更广泛的邻域影响。在本文中，作者首先引入了一个新的不确定性度量函数——联系度距离函数。联系度距离函数不同于传统的欧氏距离或曼哈顿距离，它能够更好地适应混合值数据的特性，考虑到邻域内的相似性和差异性，从而提高了处理不完备数据的能力。 建立在这个新距离函数基础上，作者构建了一种双邻域粗糙集模型。这种模型不仅考虑了单个对象的邻域，还同时考虑了两个相邻邻域之间的关系，从而提供了一个更为全面的决策边界描述。接下来，研究者针对这个模型设计了属性约简和覆盖约简的双邻域粗糙集规则学习算法。属性约简旨在减少特征维度，提高模型的简洁性和解释性，而覆盖约简则关注于找到最小的规则集合，确保分类的准确性。 实证分析部分，作者选取了多个来自UCI机器学习库的数据集进行测试，结果显示，所提出的双邻域粗糙集分类算法在处理混合值不完备系统时表现出良好的性能。尤其是在缺失值较多的情况下，由于其对缺失数据的鲁棒性，算法的优势更为显著。这证明了该方法的有效性和实用性，对于处理现实世界中复杂的、具有混合值和不完整数据的场景具有重要的价值。 这篇论文提供了一种创新的混合值不完备系统分类方法，它通过引入联系度距离和双邻域粗糙集模型，改进了处理此类数据集的现有技术，为不完备数据的高效分类提供了新的思路和技术支持。这对于数据挖掘、机器学习和人工智能等领域的发展具有推动作用。