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摘要:
目前常用的离散算法多为单属性离散化算法.利用该类算法对多维连续属性进行离散化时,逐次对单个属性进行离散化,割裂了多维属性之间的关系.基于此提出了一种基于遗传算法和变精度粗糙集的多属性离散化算法.该算法基于变精度粗糙集所具有的较好数据分类容错和抗噪能力,通过变精度粗糙集近似分类精度建立遗传算法适宜度评价函数,并利用遗传算法在多维连续属性候选断点集上寻找最优断点子集.基于UCI数据集比较了所提算法与多种常用的离散化算法的差异,实验结果表明,该算法可以获得相对较好的离散化效果.
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文献信息
篇名 基于遗传算法和变精度粗糙集的离散化算法
来源期刊 华中师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 多维连续属性 离散化 遗传算法 粗糙集 变精度粗糙集
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 322-328
页数 7页 分类号 TP311.13
字数 6534字 语种 中文
DOI 10.19603/j.cnki.1000-1190.2018.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹峰 山西大学计算机与信息技术学院 13 68 5.0 8.0
2 唐超 合肥学院计算机与科学技术系 13 31 3.0 4.0
3 张婧 太原学院数学系 5 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多维连续属性
离散化
遗传算法
粗糙集
变精度粗糙集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-1190
42-1178/N
大16开
武汉市武昌桂子山
38-39
1955
chi
出版文献量(篇)
3391
总下载数(次)
5
总被引数(次)
18993
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