基于粗集的连续属性离散化方法

摘要：

由于经典的粗糙集理论不能处理原始数据资料中,含有连续属性的数据,需要对这些数据进行连续属性离散化才能用于知识获取,因此数据预处理是粗糙集理论应用中非常重要的一环,其结果将直接影响到粗糙集理论应用的效率,准确度.所以有关基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究具有非常重要的意义.本文对目前主要的离散化算法进行分析和评价,以中值序列分割点集为基础,提出了一种连续、离散混合离散化改进算法,保证划分后决策表一致性,获得合理的划分点.

关键词：离散化、数据挖掘、粗糙集理论、数据预处理

所属期刊栏目：27

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-03-20（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：25-26,33