基于Rough集的集成离散化算法

摘要：

离散化是Rough集理论研究的一个重要内容,目前基于Rough集的离散化算法很难做到高效率和高识别率兼顾.文中分析了基于断点重要性算法和基于属性重要性算法的特点,确定了离散化思路,提出了一种基于Rough集的集成离散化算法.该算法能够有效降低候选断点的数目,快速地实现决策表的离散化.实验结果表明,文中算法保持了与已有算法可比的识别率,且运行效率更高.

关键词：粗糙集、决策表、连续值属性、集成离散化

所属期刊栏目：26

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2010-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：59-63