【摘 要】
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为处理大数据量决策表的离散化问题,设计高效的离散化算法是必要的.根据候选断点在单属性上重要性值的分布规律,提出了＂先动态聚类,再选择候选断点＂的思路和基于Rough集的快速
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,重庆邮电大学计算机科学与技术研究所
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为处理大数据量决策表的离散化问题,设计高效的离散化算法是必要的.根据候选断点在单属性上重要性值的分布规律,提出了＂先动态聚类,再选择候选断点＂的思路和基于Rough集的快速离散化算法.首先,根据断点的重要性在单个特征上的分布规律,对断点进行快速动态聚类,从而有效降低候选断点的数目;然后,在聚类结果的基础上,采用启发式方法快速选择并得到最终的断点集,从而实现决策表的离散化.试验结果表明：通过动态聚类,多数数据集候选断点的数目能减少80%以上,大大提高了后续断点选择的效率;用提出的算法处理7个UCI数据集Ir
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