新的基于最近邻聚类的属性离散化算法

• 作者: 姜国强 王杰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 离散化 最近邻聚类 粗集 近似分类质量
• 年，卷（期）: 2009,（24）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 40-42
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.24.013

摘要

连续属性离散化是知识发现研究中重要的预处理过程,基于最近邻聚类和粗集的相关理论,提出一种新的有监督的多属性离散化方法.该算法分两个阶段来处理,首先利用最近邻聚类动态调整聚类的类别数,生成初始聚类.然后基于类信息的相似性定义合并相似区间,减少了聚类区间.通过实例分析,该算法是非常有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王杰	郑州大学电气工程学院	142	1137	17.0	27.0
2	姜国强	郑州大学电气工程学院	2	18	2.0	2.0