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Rough Set理论中连续属性的离散化方法 总被引:95,自引:0,他引:95
Rough Set(RS)理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.传统的RS理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散属性,又包含了连续属性.文中针对传统RS理论的这一缺陷,利用决策表相容性的反馈信息,提出了一种领域独立的基于动态层次聚类的连续属性离散化算法.该方法为RS理论处理离散与连续属性提供了一种统一的框架,从而极大地拓广了RS理论的应用范围.通过一些例子将本算法与现有方法进行了比较分析,得到了令人鼓舞的结果. 相似文献
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Rough Set中基于聚类的连续属性离散化方法 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了一些RoughSet中连续属性离散化的方法,指出了其中的某些不足,并给出了一个基于聚类的连续属性离散化的方法,对当前的论域中的例子根据相似性进行聚类,对每个聚类在各属性轴上的投影的边界设离 散断点。该方法考虑了各属性之间的相关性,能得到比较合理的离散结果。 相似文献
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采用传统方法对非固定噪音抑制系统做出决策是较为复杂的。而采用Rough集理论进行智能推理,构造独特的决策系统能较好地实现噪音抑制。仿真结果表明Rough集理论应用于噪音抑制系统所取得的效果是符合电信信道需求的。 相似文献
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一种连续属性离散化的新方法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种基于聚类方法、结合粗集理论的连续属性离散化方法。在粗集理论中有一个重要概念:属性重要度(Attribute significance),它常用来作为生成好的约简所采用的启发式评价函数。受此启发,在连续属性离散化方法中可把它用于属性选择,即从已离散化的属性集中选择出属性重要度最高的属性,再把它和待离散化的连续属性一起进行聚类学习,得到该连续属性的离散区间。文中介绍了该方法的算法描述,并通过实验与其他算法进行了比较。实验结果表明,由于这种方法在离散化过程中结合了粗集理论的思想,考虑了属性间的相互影响,从而产生了比较合理的划分点,提高了规则的分类精度。 相似文献
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连续型属性的离散化是数据挖掘研究中一个重要的组成部分,连续属性离散化方法的性能对数据挖掘结果会产生直接的影响。本文将基于目标函数的模糊聚类算法-FCM引入到连续属性离散化中,在对FCM算法中的模糊聚类数目a和初始聚类中心位置进行优化的基础上,提出了改进的NFCM算法,根据需要离散化的数据分布特点来进行离散化,减少了模糊聚类算法的迭代次数,提高了连续属性离散化的效率。 相似文献
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将Rough集应用于多属性决策问题,通过引入属性的综合客观权重给出一种依据已有决策案例进行决策的新算法。其基本思想是: 首先根据已有决策案例建立决策表;然后应用条件属性关于决策属性的重要度、决策案例的局部权重和全局权重等概念确定各属性的综合客观权重; 再通过经验因子来调整综合客观权重和主观权重的比例,得到各属性的最终权重; 最后利用所得权重计算待决策对象的决策属性值,以此进行决策。文中通过对实例的分析,说明了该算法的实用性。 相似文献
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基于属性集值不完备信息系统的Rough集方法 总被引:5,自引:0,他引:5
论文使用基于一般关系的Rough集理论和方法,研究了具有“属性集值”的不完备信息系统。通过研究由属性集值产生的不完备信息系统上的三种基本关系相容关系、非对称相似关系和拟序关系,建立了相应Rough近似集合的某种“单调”关系。在此基础上,讨论了系统属性约简及其实现算法。 相似文献
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提出了一种结合粗糙集和粒子群的连续属性离散化算法,采用了MPSO算法的思想,提高了粒子群摆脱局部极值的能力,得到了较好的离散化效果。对不同的数据集进行了多次测试,结果表明该算法在对数据离散化时有较好的性能。 相似文献
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基于变精度粗糙集理论提出了具有置信度规则决策树的新的构造方法,该方法采用β-边界域的大小作为选择分类属性的标准,并对叶节点的置信度进行了重新的定义。经实验证明,该方法能有效提高分类效率且更加容易理解。 相似文献
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基于粗糙集理论的遗失值填充算法 总被引:2,自引:1,他引:1
分析了在含有遗失值的数据集上如何进行有效的数据填补,以便更客观地反映数据集中数据所隐含的内在联系。通过采用粗糙集理论的有关思想和方法,提出了一种高效的等价类划分方法,在此基础上给出了一种基于粗糙集理论的遗失值填充算法,提高了遗失数据的填补效率和精确度。数据实验表明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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提出一种基于改进粒子群优化的连续属性离散化算法。在算法优化方面,采用改进粒子群优化算法。为了克服传统粒子群优化的不足,对种群初始化和自适应调整粒子的惯性权重,提高了粒子群优化算法的全局寻优能力。在粗糙集属性离散化方面,主要是通过将最小断点集作为优化目标,粗糙集属性依赖度作为约束条件。仿真结果表明,该方法能有效地解决决策表连续属性离散化问题,计算速度快,收敛性好。 相似文献
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基于区分矩阵的数据离散化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于传统的粗糙理论只能对数据库中离散数据进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散数据,又包含了连续数据。针对这一问题,提出了一种基于候选断点区分矩阵的数据离散化算法。该方法以断点核为起点,以候选断点在区分矩阵中出现的频率作为启发信息,逐次选择最重要的断点加入到结果断点子集中,并由最终的断点集得离散化后的信息系统。最后通过实例分析表明,该算法具有较好的离散化效果。 相似文献
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