基于哈希桶和聚類的變半徑鄰域粗糙集模型

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摘 要： 鄰域粗糙集是處理機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘中不確定性的數(shù)據(jù)分析工具．鄰域粗糙集中鄰域粒的大小往往受鄰域半徑的影響．針對(duì)現(xiàn)有的鄰域粗糙集模型通常對(duì)每個(gè)樣本設(shè)置相同的鄰域半徑，導(dǎo)致得到的鄰域粒無法對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行準(zhǔn)確地刻畫的問題，基于樣本數(shù)據(jù)的分布信息，首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，并基于哈希桶對(duì)每個(gè)（剩余11580字）