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摘要:
连续属性的离散化是粗糙集理论亟待解决的关键问题之一.基于灰色系统和粗糙集的有关理论,提出了一种新的基于属性重要性的离散化算法.该算法以条件属性对决策属性的灰色关联度来度量条件属性的重要性,在保证决策表原始分类能力不变的前提下,按照属性重要性由小到大的顺序对每个条件属性的侯选断点进行考察,将冗余的断点去掉,从而将条件属性离散化.同时给出了该算法的时间复杂度分析,并通过实例分析验证了算法的有效性和实用性.
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文献信息
篇名 基于灰色关联度的粗集连续属性离散化算法
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 灰色关联度 粗糙集 连续属性 数据离散化
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 计算机与自动化
研究方向 页码范围 409-412
页数 4页 分类号 TP18
字数 3979字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-825X.2007.04.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 叶明全 皖南医学院计算机教研室 86 416 11.0 17.0
2 胡学钢 合肥工业大学计算机与信息学院 314 3156 27.0 39.0
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研究主题发展历程
节点文献
灰色关联度
粗糙集
连续属性
数据离散化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
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19476
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