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基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法  
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【英文篇名】 A novel algorithm for discretization of continuous attributes in rough set theory based on FCM
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【作者】 黄晓莉; 曾黄麟; 王秀碧;
【英文作者】 HUANG Xiao-li; ZHENG Huang-lin; WANG Xiu-bi(Sichuan University of Science and Engineering; Zigong 643000; P.R.China);
【作者单位】 四川理工学院; 四川理工学院 自贡;
【文献出处】 重庆邮电学院学报(自然科学版) , Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science), 编辑部邮箱 2006年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 模糊C均值聚类; 粗集理论; 连续属性; 离散属性;
【英文关键词】 FCM; Rough set theory; continuous attributes; discrete attributes;
【摘要】 讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性,将所有连续属性转化为矩阵同时处理,能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明,新算法能较好地保留有效属性,提高离散化精度。
【英文摘要】 In this article,the authors propose a new method for discretization of continuous attributes based on FCM cluster using feedback information from decision table consistency.As the interactions between attributes are considered,this algorithm transforms all the continuous attributes into matrix to process simultaneously,which can obviously speed the discretization process of traditional dynamic hierarchical clustering algorithm.Results show that this approach can not only keep the effective attribute but als...
【基金】 四川省教育厅应用研究基础项目资助(2005A140)
【更新日期】 2006-12-06
【分类号】 TP18
【正文快照】 0引言粗集(RS)的突出优点是具有很强的定性分析能力,不需要预先给定属性的数量描述(如统计学中的概率分布),直接从给定问题的描述集合出发找出问题的内在规律。但粗集适于处理离散数据,对于连续数据的处理能力有限,大大限制了其应用范围,因而连续属性的离散化是粗集理论中急待?

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