文本分类代码

基于粗糙集的属性约简算法研究，粗糙集， 约简算法

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简便的KNN分类算法，可以处理有监督数据的分类问题，运用的是邻域粗糙集的基本概念，有兴趣的可以在本程序上再加以改进，比如加权，多粒度等等的方法。

粗糙集粗糙集条件信息熵权重确定方法

利用python解释器运行main.py程序即可！！！注意请不要移动和改动平台文件夹“data_dimension_reduction”中的文件，运行程序必须在“data_dimension_reduction” 目录下运行。若有疑问请联系我！！！

一个很不错的粗糙集数据挖掘软件。包含了数据补齐、离散化、属性约减、规则挖掘等

本资源为一种粗糙集程序源代码，属于决策粗糙集的一种扩展形式，称之为单参数决策粗糙集。编程语言为matlab。代码免费开放，请在使用时注明并引用相应的文章信息。 为解决决策粗糙集参数不便于确定问题，提出了一种单参数决策粗糙集。文章信息：M. Suo, L. Tao, B. Zhu, X. Miao, Z. Liang, Y. Ding, X. Zhang, T. Zhang, Single-parameter decision-theoretic rough set, Information Sciences (2020), doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.124 欢迎交流（QQ/WeChat: 379786867）。请在使用此代码时做好引用。本代码严禁应用于任何商业用途，版权必究！ 本程序是单参数决策粗糙集的matlab源代码，内附两个演示数据集，供运行参考。

针对流计算模式中的动态对象增量与减量同步发生的现象，提出了一种概率粗糙集三支决策的快速流计算方法。首先讨论了流计算模式中决策信息系统的单对象增减更新模式的数据模式；然后基于流计算数据变化模式分别提出了数据增量与数据减量时三支决策域的变化推理；最后基于上述理论给出了一种流计算模式下的三支决策动态增减快速学习算法。通过八种UCI数据集的对比实验，证明了该算法不但在时间消耗上明显优于经典三支决策算法，而且对于三支决策阈值具有较强的稳定性。

胡清华邻域粗糙集代码