Multiple Fuzzy Classification Systems

Sprache: Englisch

Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2012

3642306039 / 9783642306037

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Fuzzy classifiers are important tools in exploratory data analysis, which is a vital set of methods used in various engineering, scientific and business applications. Fuzzy classifiers use fuzzy rules and do not require assumptions common to statistical classification. Rough set theory is useful when data sets are incomplete. It defines a formal approximation of crisp sets by providing the lower and the upper approximation of the original set. Systems based on rough sets have natural ability to work on such data and incomplete vectors do not have to be preprocessed before classification. To achieve better performance than existing machine learning systems, fuzzy classifiers and rough sets can be combined in ensembles. Such ensembles consist of a finite set of learning models, usually weak learners. The present book discusses the three aforementioned fields - fuzzy systems, rough sets and ensemble techniques. As the trained ensemble should represent a single hypothesis, a lot of attention is placed on the possibility to combine fuzzy rules from fuzzy systems being members of classification ensemble. Furthermore, an emphasis is placed on ensembles that can work on incomplete data, thanks to rough set theory. .

Bestandsnummer des Verkäufers 9783642306037

Titel
Multiple Fuzzy Classification Systems
Autor
Rafa¿ Scherer
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Veröffentlichungsjahr
2012
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3642306039
ISBN-13
9783642306037
Artikelgewicht
389 Gramm
Abmessungen
241x160x13 mm

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