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【摘 要】
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作为数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,特征选择算法能够有效应对高维数据所带来的“维数灾难”问题.然而,如何对高维的混合数据进行特征选取仍然是当前研究的重点与难点之一.基于邻域关系的邻域粗糙集模型因其能够处理名词型属性和数值型属性并存的混合数据,已被成功运用于混合数据的特征选择.但现有邻域粗糙集对混合数据邻域关系的度量,仍然是基于等价关系的名词型数据划分和基于相似关系的数值型数据划分的简单融合
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院人工智能学院
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62073173,61973151）?; 江苏省自然科学基金项目（BK20191376,BK20191406）；
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