Độ đo tương tự hỗn hợp có trọng số MSM-R và một số kết quả thực nghiệm với bài toán phân lớp dữ liệu

Tóm tăt. Độ đo tương tự hỗn hợp đóng vai trò quan trọng’ trong các bài toán phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu dựa trên khoảng cách hay dựa trên độ tương tự giữa các đối tượng như bài toán phân lớp, phân cụm, . Bài báo trình bày chi tiết hơn về độ đo tương tự hỗn hợp có trọng số được xác định tự động dựa trên lý thuyết tập thô (Mixed Similarity Measure based on Rough sets theory - MSM-RỴ phương pháp thực nghiệm và các kết quả thực nghiệm phân lớp sử dụng MSM-R trên một số tập dữ liệu mẫu, so sánh kết quả với kết quả phân lớp sử dụng độ đo của Goodall. Hai thuật phân lớp được sử dụng là k-láng giềng gần nhất (k-nearest neighbors) và cây quyết định C4.5. Các kết quả thực nghiệm cho thấy tính hiệu quả và khả năng áp dụng thực tiễn của độ đo MSM-R, trong phân lớp dữ liệu.