一种改进的CAIM算法

• 作者: 张迎春 李慧 闫德勤
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 连续属性离散化 粗糙集 属性可分辨率
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 77-78,81
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.04.027

摘要

在CAIM算法中,离散判别式仅考虑了区间中最多的类与属性间的依赖度,使离散化过度而导致结果不精确.基于此,提出对CAIM的改进算法,该算法考虑到按属性重要性从小到大顺序进行离散,同时根据粗糙集理论提出条件属性可分辨率概念,与近似精度同时控制信息表最终的离散程度,有效解决了离散化过度问题.实验通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的数据进行识别和分类预测,结果证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫德勤	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	124	1071	15.0	28.0
2	张迎春	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	28	109	5.0	9.0
3	李慧	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	31	96	5.0	9.0