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提出一种监督型的连续属性离散化算法,利用云模型实现对属性区域的划分,以此引入边界的模糊性;再利用属性对类别的决定作用,判断是否对云模型进行归并操作,从而选择出合适的云模型集合,以实现离散化的目的。实验结果表明,该算法具有较少的离散化区间数以及较高的分类精度。
一种监督型的连续属性离散化算法的研究
【摘 要】
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提出一种监督型的连续属性离散化算法,利用云模型实现对属性区域的划分,以此引入边界的模糊性;再利用属性对类别的决定作用,判断是否对云模型进行归并操作,从而选择出合适的
【机 构】
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福州大学至诚学院计算机工程系
【出 处】
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三明学院学报
【发表日期】
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2015年4期
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