基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

• 作者: 原庆能 李春贵 王萌
• 来源期刊: 广西科学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息熵 粗糙集 数值属性 离散化 统计性质
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 235-237
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6|TP18
• 字数: 3276字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7378.2007.04.008

摘要

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春贵	广西工学院计算机系	56	539	13.0	21.0
2	王萌	广西工学院计算机系	35	429	10.0	20.0
3	原庆能	广西工学院计算机系	4	8	2.0	2.0