一种启发式离散化算法及其Delphi实现

摘要：

本文针对粗集离散化过程中空间复杂度和时间复杂度较大的问题,提出了基于属性值重要性的启发式离散化算法。首先,通过不可分辩类的定义、属性重要性的讨论得到了一种改进的离散化与属性约简相结合的启发式算法；接着,通过Delphi程序验证了该算法对实例及UCI数据库的有效性；最后,指出这种从数据库的横向删除条件属性和纵向快速离散化相结合的算法,可以推广到允许不一致规则增加的系统中,这在海量数据挖掘中很有意义。

关键词： 粗糙集理论 粗集离散化 数据库

作者: 范敏 邹平 朱兴东

作者单位: 昆明理工大学理学院系统理论与应用数学系,云南,昆明,650093 昆明理工大学管理与经济学院,云南,昆明,650093 昆明理工大学管理与经济学院,云南,昆明,650093 昆明理工大学理学院系统理论与应用数学系,云南,昆明,650093

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届中国智能计算大会

会议地点: 洛阳

会议语种:中文

页码: 70-73

在线出版日期: 2008-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）