基于CACC的连续数据离散化改进算法

• 作者: 刘小龙 吴丹 江虹
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 离散化 重要属性 不一致率 CACC改进算法 精度
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.04.012

摘要

针对粗糙集及主要机器学习算法一般都无法高效处理连续数据的问题,提出一种基于CACC的连续数据离散化的改进算法.该算法采用CACC标准选取断点,通过增加数据不一致率约束条件,从而减少数据丢失信息量.仿真结果表明,CACC改进算法与Modified Chi2、Extent-Chi2、CAIM、CACC算法相比,并通过C4.5和SVM算法验证,数据识别率和精度可提高近8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江虹	西南科技大学信息工程学院	82	268	8.0	11.0
2	刘小龙	西南科技大学信息工程学院	2	15	2.0	2.0
3	吴丹		3	9	1.0	3.0