Author(s): CAI Li-jun, JIANG Lin-bo, LI Yan, ZHANG Hao
Pages: 89-92
Year: 2009 Issue:  4
Journal: Journal of Hunan University(Natural Sciences)
Keyword:  属性集; 属性测度; 相似度; 准确率;
Abstract: 在研究属性识别理论的基础上,利用概率统计理论建立了新的分类器,它先单独计算每个属性对分类的贡献,然后通过一种加权机制计算所有属性对样本的分类情况.同时,为了克服单分类器使用范围有限和分类准确度相对不高等特点,把新的分类系统与传统的K-NN分类器结合起来,进一步提高了此分类系统的分类能力.实验结果表明:这个分类系统具有较好地分类效果和鲁棒性.