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本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的 Web 文本分类模型，利用粗糙集的属性约简方法，减少支持向量机训练数据的维数，提高 Web 文本分类的性能与效率.-This article advances a Web text classification model which synthesis rough set and support vector machine. Using the rough set’s attribute reduction method to reduce the di
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A simple method of data classification using rough set theory is described, as implemented by the tools in Alexander Ohra s software application ROSETTA
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关键词:文本分类 特征降维 规则抽取 模式聚合 粗糙集
-Keywords: text classification feature dimension reduction rule extraction model aggregation rough set
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提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标，利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数，缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分，具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method
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机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传
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