资 源 简 介
极其简单的模糊分类器是基于标记的训练数据的不一致性分析来标识的。该方法被应用到线圈挑战 2000年直邮问题并导致 121 选定的商队政策内首先 800 选定的客户。这一结果是竞赛的相同结果中胜出的所提出的方法是竞赛的如何尝试简单的第一种方法可以有效地实际生活问题的榜样。这种算法可以用于获取准确但也解释模糊规则基础分类器从标记的观察数据。在第一步中，模型的结构被初始化基于标签的数据和简单的数据挖掘工具，像特征选择方法的统计分析。特征选择的步骤之后，该算法把特征不一致分析转化为模糊集。最后，分类器是通过调整生成的模型的参数优化的精度。
