基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

摘要：

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.

关键词：信息熵、粗糙集、数值属性、离散化、统计性质

所属期刊栏目：23

分类号：TP301.6;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金桂科自0481016;广西教育厅科研项目149

在线出版日期：2008-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：235-237