مشاهده مشخصات مقاله
روشی براي دسته بندي فازي مبتنی بر قانون با استفاده از مفاهیم داده کاوي و با رویکرد همکاري بین قوانین
|
Authors |
-
ا. دهزنگی
-
س.م. فخراحمد
-
م. ذوالقدري جهرمی
|
|
Conference |
دوازدهمین کنفرانس بین‌المللی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
با توجه به کاربرد فراوان سیستم هاي دسته بن دي در علوم مختلف از جمله تشخیص طبی، تاکنون انواع مختلفی از روش هاي دسته
بندي با ساختار و عملکردهاي گوناگون ارائه شده اند . یکی از رو شهاي ر ایج، روش هاي دسته بندي فازي مبتنی بر قانون میباشند
که مزیت مهم آنها در توصیف پذیري اس ت. یکی از مشکلاتی که بسیاري از روش هاي فازي مبتنی بر قانون دارند، این است که د ر
مسائل با ابعاد ز یاد، تنها قوانین با تعداد مقد م 1 کم را م یتوانند تولید کنن د(تولید تمام تر کیبات ممکن غ یر ممکن است ). در بخش
نخست از این مقاله ، با بکار گرفتن مفاهیم ی از داده کاو ي، م یتوانیم قوانین خوب با ابعاد مختلف و تعداد مقدم دلخواه را تولید کرده و به عنوان قوانین کاندید انتخاب کنی م. در گام بع د، با استفاده از تحلیل R.O.C ، وزن هایی به قوانین منتسب می کنیم تا بر اساس آنها عملکرد گروهی مجموعه قوانین در فرایند دسته بندي بهینه باشد . هدف ما در این مقاله بررس ی این موضوع است که آیا
با داشتن حجم گسترده تر ي از قوا نین فاز ي (ترکیب قوا نین با ابعاد پا یین و بالا ) و انتساب وزن مناسب به آنها میتوان دقت ی ک
دسته بند فازي را بالا برد؟ براي ارزیابی سیستم دسته بند ساخته شده، عملکرد آن را بر روي چند مورد از مجموعه داده هاي مربوط
به پزشکی مورد آزمایش قرار دادی م. نتایج آز مایش ها نشان می دهد که دسته بند ارائه شده بر رو ي ترک یبهاي بیشتر، دقت بهتري
داشته است و در اکثر موارد با افزایش ابعاد قوانین تولیدي، دقت سیستم نیز بهبود مییابد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}