基于粗糙集理论的两类离散化方法研究

• 作者: 张文波
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 离散化 辅助矩阵 信息熵
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 641-646
• 分类号: TP18
• 字数: 2722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2011.05.028

摘要

连续属性离散化是数据预处理的关键步骤之一,在实际应用中往往通过高效的启发式算法来计算离散化结果.对基于辅助矩阵和信息熵的两类启发式离散化算法进行实验研究,分别选取每类算法中的5种典型方法,通过系列实验,对两类算法的性能进行对比研究,结果表明:辅助矩阵类算法具有相对较高的样本识别能力,但算法复杂度较高,运行时间更长,较适合于处理小容量数据集；信息熵类算法的特性则正好与之相反.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文波	重庆邮电大学计算机科学与技术研究所	1	0	0.0	0.0