【摘 要】
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连续属性离散化一直是机器学习领域中亟待解决的关键问题之一。提出一种基于断点重要性的离散化算法。首先给出粗糙集理论的几个基本概念：决策表、不可分辨关系、信息熵和条件
【机 构】
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浙江师范大学信息科学与工程学院,西南交通大学信息科学与技术学院
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连续属性离散化一直是机器学习领域中亟待解决的关键问题之一。提出一种基于断点重要性的离散化算法。首先给出粗糙集理论的几个基本概念：决策表、不可分辨关系、信息熵和条件熵，然后对离散化问题进行介绍，给出断点分类的条件熵定义，在此基础上给出了断点选择的粗糙集连续属性离散化算法。仿真结果表明，算法的综合性能优越于文献报道的同类算法。
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