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基于分布率的连续属性二次离散化算法  
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【英文篇名】 A Novel Algorithm for Tow-Stage Discretization of Decision Table Based on Distribution
【下载频次】 ★★
【作者】 刘丰年; 黄景涛;
【英文作者】 LIU Feng-nian; HUANG Jing-tao(1 Elec.and Infor.Engineering College; Henan University of Science and Technology; Luoyang 471003; China);
【作者单位】 河南科技大学电子信息工程学院;
【文献出处】 微电子学与计算机 , Microelectronics & Computer, 编辑部邮箱 2009年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 粗糙集; 连续属性; 二次离散化; 分布率;
【英文关键词】 rough sets; continue attribute; tow-stage discretization; distribution;
【摘要】 为解决经典粗糙集理论在处理决策表离散化时规则数多、准确率低的问题,文中提出基于贪心算法和属性值分布率相结合的二次离散化方法.与目前很多离散方法不考虑决策相容性相比,该方法能够最大限度地保留系统的有用信息.通过实验验证了该方法的有效性.
【英文摘要】 In order to solve the problem of classical rough sets theory in processing decision table's discretization with too many rules and low accuracy,tow-stage discretization method based on the greedy algorithm and the attribute value distribution is used in this paper.It is proved that the method is validity and veracity by the experiment.
【基金】 河南省教育厅重点科技攻关项目(082102210015); 河南科技大学青年基金(2007QN041)
【更新日期】 2009-03-06
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 1引言粗糙集理论主要用于处理不确定性数据,广泛地应用于数据挖掘、人工智能、模式识别、故障检测等领域.它的主要优点是不需要数据的先验知识,直接从给定问题的描述出发,通过不可分辨类和不可分辨关系确定问题的近似域,找出该问题的内在规律.尽管粗糙集理论能出色地处理离散变

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