基本信息

---

下载

文档摘要

---

粗糙集理论赋能多分类器组合：模型构建、应用与前景

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，各领域积累的数据量呈爆炸式增长。数据挖掘作为从海量数据中发现潜在有用信息和知识的关键技术，在金融、医疗、电商、交通等众多行业得到了广泛应用。其中，分类技术是数据挖掘的核心任务之一，旨在将数据对象划分到预先定义的类别中，帮助人们理解数据的内在结构和规律，为决策提供有力支持，在信用评估、疾病诊断、客户分类、图像识别等实际应用场景中发挥着关键作用。

传统的单一分类器在面对复杂的数据分布和多样的特征时，往往存在局限性，难以达到令人满意的分类性能。为了克服这一问题，多分类器组合技术应运而生。多分类