【摘 要】
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提出了基于断点辨别力的粗糙集离散化算法。通过分析候选断点与决策类之间的相关性,定义了候选断点对决策类的辨别力,并以此作为断点重要性的度量,实现连续属性的离散化。离
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,西南交通大学信息科学与技术学院
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提出了基于断点辨别力的粗糙集离散化算法。通过分析候选断点与决策类之间的相关性,定义了候选断点对决策类的辨别力,并以此作为断点重要性的度量,实现连续属性的离散化。离散化后的决策系统不改变原有的相容性,而且能最大限度地保留有用信息。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,而且当候选断点个数增多时仍有较高的计算效率。
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