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决策连续形式背景的可视化数据离散化方法  
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【英文篇名】 Visual discretization for decision continuous formal context
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【作者】 张涛; 师浩斌; 李林; 李朝辉;
【英文作者】 Zhang Tao; Shi Haobin; Li Lin; Li Zhaohui; School of Information Science & Engineering; Yanshan University;
【作者单位】 燕山大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 形式背景; 离散化; 可视化; 形式概念分析;
【英文关键词】 formal context; discretization; visualization; formal concept analysis;
【摘要】 连续形式背景离散化是形式概念分析领域重要的基础问题之一。针对形式背景离散化的特殊要求,提出了一种可视化的数据离散化方法。该方法借助可视化方法对数据类别分布进行表示,将连续数据分布转换为图形分布,进一步利用视觉模糊性对图形空间进行处理,进而将决策连续背景离散化。通过UCI数据集上的实验表明,与传统离散化方法相比,采用该方法进行数据离散化后的二值形式背景具有结构简单且不失准确性的优点。
【英文摘要】 Discretization for decision continuous formal context is one of basic issues in the field of formal concept analysis.According to the special requirements of formal concept analysis field for data discretization,this paper presented a method which is in the form of visualization. This method presented the data distribution by visualization,converted the data distribution to figure distribution,and fuzzy analysis the figure to discretize the decision continuous formal context. The whole progress considered n...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61273019); 河北省自然科学基金资助项目(F2015203013); 河北省社会科学基金年度项目(HB14YY005); 国家社会科学基金资助项目(12BYY121)
【更新日期】 2016-02-29
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言形式概念分析(formal concept analysis,FCA)是一种研究数据间结构和逻辑的数学方法。该理论于1982年由德国的Wille[1]首先提出。由于其同时具有本体描述与逻辑推理能力,其目前已经广泛地应用于机器学习[2]、数据挖掘[3]、知识发现[4]、信息检索[5]、数据抽取[6]等诸多领?

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