基于逐级均值聚类的信息熵的离散化算法

• 作者: 刘井波 刘静 罗卫敏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粗糙集 离散化 连续值属性 逐级均值聚类 信息熵
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 3368-3371
• 分类号: TP18|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.09.044

摘要

目前基于Rough集的离散化算法很难做到高效率和高识别率兼顾,针对粗糙集给出了基于逐级均值聚类的信息熵的离散化算法.首先使用改进的逐级均值聚类算法分别对单个属性的候选断点按其信息熵值进行聚类分析,生成新的规模更小的候选断点集,然后用基于信息熵的离散化算法完成断点的选取并对连续值属性进行离散化.实验结果表明,该方法在识别率相当的情况下比传统的离散化方法的时间代价更低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘静		10	34	3.0	5.0
2	罗卫敏	重庆三峡学院数学与计算机科学学院	24	62	4.0	7.0
3	刘井波	重庆三峡学院数学与计算机科学学院	16	61	4.0	7.0