基于DBSCAN聚类的连续属性离散化算法

摘要：

连续属性离散化是数据分析中重要的预处理过程,而基于粗糙集理论的数据分析要求离散化的结果能够最大程度地保持原信息系统的分辨关系.论文提出了一种新的离散化算法,此算法以决策信息系统中决策属性对条件属性集合的依赖度作为评价函数动态调整DBSCAN聚类算法的参数,直至离散化决策属性对条件属性集合的依赖度达到预先指定的阈值为止.算法分析和实验证明,算法是切实可行的.

关键词：离散化、DBSCAN聚类、属性依赖度

所属期刊栏目：42

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-06-14（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：149-151