论文研究 高维数据多级模糊模式识别的分类研究.pdf

通过分析对象属性间的关系，提出了一种基于改进的多级模糊模式识别的分类方法。该方法重点考虑对象属性间影响较大的因素，以此建立影响对象分类的属性之间的简化关系，使分类结果更加合理；针对分类标准为对象属性分类的离散值，存在对象属性值介于中间状态不便分类问题，通过建立属性值所属级别的矩阵来确定属性权重，使分类精确；利用Rough集的特征属性约简算法降低数据集的维数，提高高维数据的分类效率。经实例证明该方法分类准确、效率高。