Se proponen algoritmos de clasificación de computación granular basados en medidas de distancia entre dos gránulos desde el punto de vista del conjunto. En primer lugar, los gránulos se representan en forma de hiperdiamante, hiperesfera, hipercubo e hipercaja. En segundo lugar, se define la medida de distancia entre dos gránulos desde el punto de vista del conjunto, y se forma el operador de unión entre dos gránulos para obtener el conjunto de gránulos que incluye los gránulos con diferente granularidad. En tercer lugar, el umbral de granularidad determina la unión entre dos gránulos y se utiliza para formar los algoritmos de clasificación de computación granular basados en medidas de distancia (DGrC). Los conjuntos de datos de referencia del Repositorio de Aprendizaje Automático de la UCI se utilizan para verificar el rendimiento de DGrC, y los resultados experimentales muestran que DGrC mejoró las precisiones de las pruebas.
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