一种连续值属性约简方法ReCA

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属性约简是Rough集理论的主要应用和研究内容之一.现有的各种属性约简方法大多适用于离散值属性.对于连续值属性的数据处理,通常做法是先对其进行离散化.这种先期对数据进行的处理会丢失一些信息,易于使约简产生错误.针对连续值信息系统,提出了一种新的属性约简方法ReCA,该方法将连续值属性离散化与属性约简过程融为一体,以基于信息熵的不确定性度量作为适应度函数,通过进化计算同时得到约简属性集合和离散化的断点集合.实验表明,该方法不仅可以有效地进行属性约简,而且与Rough集及C4.5两种方法相比,得到的属性数目少
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