10.3969/j.issn.1673-825X.2006.05.026
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
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.
模糊C均值聚类、粗集理论、连续属性、离散属性
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TP18(自动化基础理论)
四川省教育厅应用研究基础项目2005A140
2006-11-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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