发明专利已授权

一种基于属性聚类的邻域粗糙集集成学习方法

📄 申请号：CN201610100024.3 📄 发布日：2026/04/16

著录项目信息

申请日

2016-02-23

公开号

CN105760888A

公开日

2016-07-13

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62

技术画像

所属领域

集成学习机器学习数据挖掘人工智能算法集成学习

应用场景

数据分类, 特征选择, 智能决策, 模式识别, 大数据分析

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摘要

本发明请求保护一种基于属性聚类的邻域粗糙集集成学习方法，涉及数据挖掘技术。首先，通过属性聚类将决策系统中的条件属性分成多个聚类簇，使得属性聚类簇内的属性关联性较大，而不同属性聚类簇之间的关联性较小；其次，利用各个聚类簇的差异性来训练集成不同的基分类器，在训练集成基分类器的过程中，加入了邻域粗糙集的指导，根据基分类器对邻域粗糙集中边界域的样本不同的识别能力来分配基分类器的权重，从而得到最终的集成分类器；最后，利用得到的集成分类器对测试集分类。本发明结合了邻域粗糙集和集成学习理论，充分利用了决策表中条件属性的相关性和差异性，并使不同基分类器之间取长补短，能够从不同角度有效挖掘决策系统中的知识。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20190308

✅ 授权

20160810

?? 实质审查的生效：

20160713

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：123 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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