王刚，张燕平，陈洁*，赵姝



基于K最近邻的代价敏感三支决策边界域处理模型

王刚1,2，张燕平1,2，陈洁1,2*，赵姝1,2

(1.安徽大学计算机科学与技术学院，合肥 230601 2.安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，合肥 230601)

三支决策理论是Yao在研究粗糙集和决策粗糙集时提出的，其主要目的是为粗糙集三个域提供合理的语义解释，即正域POS(X)、负域NEG(X)和边界域BND(X)。目前，如何有效地处理边界域已成为三支决策理论研究的热点问题。例如，基于CCA的三支决策模型提出了三种方法对边界域样本进行处理，分别是距中心最近原则、距边界最近原则和万有引力原则，但是这三种方法都没有考虑到分类问题的代价敏感性。本文在基于CCA的三支决策模型的基础上，针对边界域的处理问题，提出了一种基于K最近邻的代价敏感三支决策边界域处理模型。该模型首先根据样本分布特征寻找最优K值，然后根据与样本边界距离最小的K个覆盖的类别和代价敏感损失函数对边界域样本进行划分。实验结果表明，与基于CCA的三支决策模型中的处理方法相比，本文模型在最优K值下的分类结果的高代价样本的误分类数显著减少，分类损失更小，而且总分类错误率较低。

三支决策；覆盖算法；K最近邻；代价敏感；边界域处理

引言

Yao在粗糙集和决策粗糙集研究中提出了三支决策理论，该理论将传统的正域、负域的二支决策语义拓展为正域、边界域和负域的三支决策语义[1-2]。目前的三支决策……