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基于邻域粗糙集的复杂数据分类研究
一、引言
随着信息技术和大数据时代的到来，处理复杂数据并从中提取有用信息的需求愈发强烈。在众多的数据处理方法中，机器学习和数据挖掘技术被广泛地应用于各类场景。其中，数据分类作为一项重要的技术，被广泛应用于图像识别、文本分类、医疗诊断等领域。然而，在面对复杂数据时，传统的分类方法往往面临诸多挑战，如数据的高维度、非线性、不完整性等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于邻域粗糙集的复杂数据分类方法。
二、邻域粗糙集理论基础
邻域粗糙集理论是一种处理不确定性和模糊性的数学工具，它通过邻域关系来描述对象之间的相似性。在邻域粗糙集中，一个对象的邻域包含了与该对象相似度较
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