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为了利用信息系统对象在数据空间中分布,通过对对象的模糊聚类,计算每一类在坐标轴上的统计值。利用正态概率分布特性,引入重叠度和空隙度选取合适的概率,确定最优的区间端点,实现连续属性离散化。 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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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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基于聚类的连续值属性最佳离散化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在机器学习和KDD研究中,大多数算法都以离散值为处理对象的,然而,在现实世界数据库中,存在着大量的连续值属性,因此,常常需要对地值属性进行离散化,本文提出一种基于聚类的 续值属最佳离散化算法。 相似文献
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连续属性离散化是知识系统中的一个重要环节,一个好的离散化方法能够简化知识的描述和便于对知识系统的处理。而求取连续属性值的最优断点集合是一个NP难题。提出一种连续属性模糊离散化的Norm-FD方法:根据正态分布特点采用正态离散化算法(Norm-D算法),使其离散结果达到需要离散区间数,根据属性值和与其相邻的区间关系将具体属性值用F-Inter算法转化为用隶属度、分区号和偏向系数三个参数表示。 相似文献
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连续属性离散化是数据分析中重要的预处理过程,而基于粗糙集理论的数据分析要求离散化的结果能够最大程度地保持原信息系统的分辨关系。论文提出了一种新的离散化算法,此算法以决策信息系统中决策属性对条件属性集合的依赖度作为评价函数动态调整DBSCAN聚类算法的参数,直至离散化决策属性对条件属性集合的依赖度达到预先指定的阈值为止。算法分析和实验证明,算法是切实可行的。 相似文献
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使用信息论的方法进行连续属性的离散化,引入Hellinger偏差HD(Hellinger Divergence)作为每个区间对决策的信息量度量,从而定义切分点的信息熵,最终的离散化结果是使各区间的信息量尽可能平均,分析了HD度量在两种离散化方法中的作用,说明它在划分算法中运用比较理想,而在归并算法中则有局限。 相似文献
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基于信息熵的二元分割算法离散连续属性,在对连续属性较多,数据量较大的数据集进行分析预测中,存在不足。实验表明,在决策树算法中结合改进后的k-means算法作为连续属性离散化算法,在连续属性较多的数据实例中可以构造出更好的决策树。 相似文献
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一种新的基于连续属性离散化的属性约简方法* 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将连续属性离散化和属性约简结合起来,首先对连续型的属性列进行离散化,得到新的决策表;然后再对新的决策表作属性约简,解决了属性约简过程中由于不考虑连续属性而无法求出准确约简属性的问题。最后通过具体案例表明了该方法具有较好的实用性、有效性,可以很好地应用在含有大量连续属性的数据挖掘项目中。 相似文献
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提出了一种基于区间数据分布特征的决策表连续属性离散化的方法。方法在断点的选择上考虑了属性值的出现频率,在区间内的一致性和区间之间的差异性基础上,利用条件信息量作为反馈信息合并区间。通过实验分析表明了算法的有效性,能保持决策表较高的分类能力,提高约简效率。 相似文献
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为了解决数据挖掘和机器学习领域中连续属性离散化问题,提出一种改进的自适应离散粒子群优化算法。将连续属性的断点集合作为离散粒子群,通过粒子间的相互作用最小化断点子集,同时引入模拟退火算法作为局部搜索策略,提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力。利用粗糙集理论中决策属性对条件属性的依赖度来衡量决策表的一致性,从而达到连续属性离散化的目的,最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验,并与其他算法做了对比实验,实验结果表明此算法是有效的。 相似文献
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连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序进行了合理的调整,能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验,在实验过程中,提出一种训练集类比例抽取方法,避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。 相似文献