【摘 要】
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连续属性的离散化问题是粗糙集理论研究的一个重要内容,通过对一种局部离散化方法的改进,提出了全局的离散化算法.利用粗糙集理论,首先定义一致性的度量(辨别函数),修改了基
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连续属性的离散化问题是粗糙集理论研究的一个重要内容,通过对一种局部离散化方法的改进,提出了全局的离散化算法.利用粗糙集理论,首先定义一致性的度量(辨别函数),修改了基于"最小描述长度准则"的离散化算法,实现了全局离散,弥补了前者引入不一致的缺陷;在保持数据一致性的前提下,进一步分析了离散中分割点的冗余并进行了约简.实验通过基于粗糙集的分类工具,在几组典型数据集上得到了预期的满意结果,验证了该算法的有效性.
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