《表7 原始数据集的分类精度》

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《基于属性质量度的变精度邻域粗糙集属性约简》

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表8～11是在不同阈值和分类器下，2种算法对数据集约简后的分类精度和样本错分数的对比（样本错分数能直观的体现分类精度的差异）．分析可知，当阈值β在区间变化时，本文算法所取得的分类精度在不同的分类器下总体上都更优（:本文算法高于NFARNRS算法；--:二者持平．），且本文算法取得的最优分类精度同表7原始数据集的分类精度对比可知，在不同的分类器下，本文算法的约简都能够保持或者有效提高分类精度，这表明本文算法在2.2.2小节所提出的属性度量函数是正确有效的．图1和图2为所有数据集在C4.5和SVM的平均分类精度曲线．