一种基于粗糙集理论的连续属性离散化新算法

• 作者: 李慧 闫德勤 韩丽
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 连续属性离散化 粗糙集 决策表 离散区间 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 77-78
• 页数: 2页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.01.022

摘要

粗糙集理论中要求离散化保持原有决策系统的不可分辨关系,但以往的一些算法在离散过程中会使近似精度控制在可以接受的范围,即允许一定的错分.针对此不足,在保证决策属性绝对不改变的情况下,提出一种新的区间拆分方法,更合理有效地对连续属性进行离散化.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与分类预测,实验结果证明了算法的有效性.

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系	124	1071	15.0	28.0
2	李慧	辽宁师范大学计算机系	31	96	5.0	9.0