基于哈希桶和聚类的变半径邻域粗糙集模型

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摘 要： 邻域粗糙集是处理机器学习与数据挖掘中不确定性的数据分析工具．邻域粗糙集中邻域粒的大小往往受邻域半径的影响．针对现有的邻域粗糙集模型通常对每个样本设置相同的邻域半径，导致得到的邻域粒无法对每个样本进行准确地刻画的问题，基于样本数据的分布信息，首先对数据集进行聚类，并基于哈希桶对每个（剩余11580字）

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