【摘 要】
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为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论中这一问题,将Parzen窗方法和遗传算法相结合,提出了一种全新的属性离散化方法.该方法首先选取较多个断点将连续属性分为较多类,然后结
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为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论中这一问题,将Parzen窗方法和遗传算法相结合,提出了一种全新的属性离散化方法.该方法首先选取较多个断点将连续属性分为较多类,然后结合粗糙集理论的一致性要求和Parzen窗所反映的离散结果稳定性指标定义遗传算法的适值函数.仿真结果表明:使用该方法得到的离散结果能得到较少个断点,并且保持数据原有的分类能力.
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