《表1 数据集简介：基于随机抽样的变精度邻域粗糙集特征选择》

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《基于随机抽样的变精度邻域粗糙集特征选择》

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本文的全部代码均是通过Matlab实现，运行时按10%的抽样比例随机抽取50个样本，邻域阈值选择0.5σ，错误率为0.5，在获得特征子集后，使用3NN、SimpleCart、SMO、Bagging、JRip、RandomForest算法计算其平均精度。通过4个来自UCI的大规模样本集来验证本文算法的效果，4个数据集的信息如表1所示。实验环境:Windows7操作系统，CPU为I5-3470，内存16G。