offss算法中相似性度量公式的研究

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1、河北大学硕士学位论文OFFSS算法中相似性度量公式的研究姓名:戎纪光申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:王熙照;哈明虎20050601摘要摘要特征子集选取在机器学习,数据挖掘和模式识别领域起着很重要的作用。OFFSSfOptimalFuzzy.valuedFeatureSubsetSeleefion)是一种新的模糊值特征选取的方法,是基于两类事例集合的重叠程度来选取特征空间中最优特征子集。和其他特征子集选取方法如OFEI,FQI,MIFS相比,OFFSS虽然在训练,测试精度上设有明显的优势,但是却有相对较低的计算复杂度。由

2、于oFFss中的重叠度是建立在某一个确定的相似性度量公式之上,所以不同的相似性度量公式会导致不丽特征子集的产生。在三角隶属函数的基础上,对于相同的数据,本文讨论了不同相似性度量公式在OFFSS的重叠度,所抽取的特征子集,抽取后的特征子集用于分类的准确性之间的关系。在此基础上,找到一个比较适合OFFSS算法的相似性度量公式。关键词模糊集合;三角隶属函数:相似性度蠹;重叠度;模糊扩张矩阵:特征抽取AbstractFeaturesubsetselectionhasbeenplayingaveryimportantroleinmachinel

3、earning,data—miningandpatternrecognition.OFFSS(OptimalFuzzy—valuedFeatureSubsetSelection)isanewfuzzy—valuedfeatureselectionmethodthatselectsanoptimalfeaturesubsetfromthefeaturespacebyconsideringboththeoveralloverlappingdegreebetweentwoclassesofexamples.Incomparisonwitho

4、thermethodssuchasOFEl,FQIandMIFS,OFFSShasnosignificantdifferenceintrainingandtestingaccuracyoftheselectedfeaturesubsetbuthasmuchlesscomputationalcomplexity.SincetheoverlappingdegreeofOFFSSalgorithmisdependentofasimilaritymeasuresothatdifferentsimilaritymeasuresmayleadto

5、differentfeaturesubsetstobeselected.Inthispaper,westudytheimpactofsimilaritymeasuresontheresultsofOFFSSforthesamedataset,Basedontriangularmembershipfunctions,wedemonstratetherelationshipamongoverlappingdegree,featuresubset,andclassificationaccuracythatareproducedbyOFFSS

6、usingthreeclassesofsimilaritymeasuresrespectively.Andthenonesimilaritymeasureisfoundforselectinglessnumberoffeatures.KeywordsFuzzyset;Triangularmembershipfunction;Similaritymeasure;overlappingdegree;Fuzzyextensionmatrix;FeatureselectionII河北大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人

7、在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得河北大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在沧文中作了明确的说明并表示了致谢。作者签名:盘生纽日期:旌丝;上月j[日学位论文使用授权声明本人完全了解河北大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保

8、存论文。本学位论文属于l、保密口,在——年——月——日解密后适用本授权声明。2、不保密曰。(请在以上相应方格内打⋯4)作者签名:导师签名:巡配丝日期:型年—£月丛日日期:—3趁堑年——£月[篁日第l章绪论1。1引言第1章

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