基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化

摘要：

为了解决数据挖掘和机器学习领域中连续属性离散化问题,提出一种改进的自适应离散粒子群优化算法.将连续属性的断点集合作为离散粒子群,通过粒子间的相互作用最小化断点子集,同时引入模拟退火算法作为局部搜索策略,提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力.利用粗糙集理论中决策属性对条件属性的依赖度来衡量决策表的一致性,从而达到连续属性离散化的目的,最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验,并与其他算法做了对比实验,实验结果表明此算法是有效的.

关键词：离散粒子群、模拟退火、粗糙集、连续属性离散化

所属期刊栏目：53

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61163009;甘肃省科技支撑计划项目144NKCA040

在线出版日期：2017-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：108-114,235