文献类型：期刊文章

作　　者：赵军[1] 王国胤[1] 吴中福[2] 唐宏[2] 李华[2]

机构地区：[1]重庆邮电学院计算机科学与技术研究所,重庆400065 [2]重庆大学计算机学院,重庆400044

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金(69803014)资助;攀登特别支持费;教育部高等学校骨干教师资助计划(GG-520-10617-1001)资助;教育部留学回国人员科研启动基金;重庆市科委攻关基金;重点市中青年优秀骨干教师基金资助

年　　份：2004

卷　　号：25

期　　号：1

起止页码：60-64

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：对后继阶段的机器学习或数据挖掘过程而言 ,决策系统中连续属性值的离散化具有非常重要的意义 .本文系统地研究了基于粗集理论的数据离散化方法 :提出一种计算候选断点集合的算法 ;定义概念“选择概率”来合理、有效地度量和区分候选断点的相对重要性 ;最后基于这一概念提出一种确定结果断点子集的启发式算法 .理论分析及仿真结果表明 ,算法的综合性能优于文献报道的同类算法 .

关 键 词：粗集 离散化 候选断点 结果断点  选择概率  

分 类 号：TP18]