一种基于分类目标的启发式离散化算法

• 作者: 周春光 孙英娟 翟延东 蒲东兵 黄岚
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 重要度 离散化 区间划分 决策规则
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1251-1254
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2009.06.029

摘要

提出一种基于分类目标的启发式离散化算法, 通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题. 该算法充分考虑目标分类和属性的重要性, 在减少决策规则的同时完成了属性约简. 通过茶味觉信号的验证及与传统算法结果的比较, 验证了所给算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄岚	吉林大学计算机科学与技术学院	44	450	11.0	20.0
2	周春光	吉林大学计算机科学与技术学院	161	2128	25.0	39.0
3	蒲东兵	东北师范大学计算机科学学院	32	140	7.0	10.0
4	孙英娟	吉林大学计算机科学与技术学院	26	71	6.0	7.0
8	翟延东	吉林大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0