粗糙集:使用粗糙集和模糊粗糙集理论的数据分析
基于的数据分析算法的实现粗糙集理论和模糊粗糙集理论。我们不仅提供RST和FRST基本概念的实现源自这些理论的流行算法。包含在软件包可以根据其功能分为几个类别:离散化、特征选择、实例选择、规则归纳和基于最近邻的分类。RST由Zdzisław引入1982年,Pawlak作为建模和处理的复杂数学工具不准确或不完整的信息。通过使用不可分辨关系对象/实例,RST不需要额外的参数来分析数据。FRST是RST的扩展。FRST结合了模糊性和用模糊集表示的不可分辨性(如Zadeh在1965)和RST。
版本: |
1.3至8 |
取决于: |
卢比 |
链接到: |
卢比 |
建议: |
班 |
出版: |
2024-01-23 |
作者: |
Andrzej Janusz[aut],拉拉·塞普腾·里扎[aut],多米尼克·l·扎克,克里斯·科内利斯,弗朗西斯科·埃雷拉,何塞·曼纽尔·贝尼特斯,克里斯托夫·伯格迈尔[ctb,cre],塞巴斯蒂安·斯塔维基 |
维护人员: |
Christoph Bergmeir<c.Bergmeir at decsai.ugr.es> |
许可证: |
GPL-2型|GPL-3型[扩展自:GPL(≥2)] |
网址: |
https://github.com/janusza/RughSets网站 |
需要编译: |
对 |
在视图中: |
机器学习 |
CRAN检查: |
粗糙集结果 |
文档:
下载内容:
链接:
请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=粗糙集链接到此页面。