粗糙集理论应用中的离散化方法综述

粗糙集理论是一种有效处理不确定、不精确、不完备信息的数学工具。但是传统的粗糙集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。针对粗糙集理论的这些缺陷,综述了几种比较常用的离散化算法,并在此基础上,引申出一些启发式离散算法。最后指出,现有的离散化算法都会或多或少地损失部分信息,目前还没有确定的评判准则评论哪一种方法更好、更合适;离散化方法的一个有效思想就是“最低限度地减少信息丢失、保持数据分类能力和使最终得到的离散化最小（分类器最小）”的原则。     

基于灰色关联度的粗集连续属性离散化算法

连续属性的离散化是粗糙集理论亟待解决的关键问题之一。基于灰色系统和粗糙集的有关理论，提出了 一种新的基于属性重要性的离散化算法。该算法以条件属性对决策属性的灰色关联度来度量条件属性的重要性， 在保证决策表原始分类能力不变的前提下，按照属性重要性由小到大的顺序对每个条件属性的侯选断点进行考 察!将冗余的断点去掉，从而将条件属性离散化。同时给出了该算法的时间复杂度分析，并通过实例分析验证了算 法的有效性和实用性。     

一种基于分布特征的连续属性离散化方法

针对在使用粗糙集理论处理决策表时需要事先对连续属性进行离散化处理的问题,提出了一种基于连续属性分布特征的离散化算法．并通过实例分析说明该算法能在保证决策表原始分类能力不变的前提下,获得较少的断点数．     

基于遗传算法和变精度粗糙集的离散化算法

目前常用的离散算法多为单属性离散化算法.利用该类算法对多维连续属性进行离散化时,逐次对单个属性进行离散化,割裂了多维属性之间的关系.基于此提出了一种基于遗传算法和变精度粗糙集的多属性离散化算法.该算法基于变精度粗糙集所具有的较好数据分类容错和抗噪能力,通过变精度粗糙集近似分类精度建立遗传算法适宜度评价函数,并利用遗传算法在多维连续属性候选断点集上寻找最优断点子集.基于UCI数据集比较了所提算法与多种常用的离散化算法的差异,实验结果表明,该算法可以获得相对较好的离散化效果.     

一种基于粗糙集的多指标综合评价方法

本文介绍了一种基于粗糙集的多指标综合评价方法，评价过程中属性离散化采用了动态聚类中的C-均值算法，并根据粗糙集理论中属性约简的原理，将冗余的指标进行剔除，增加了评价的客观性，对于多指标综合评价有一定的参考意义。     

粗糙集中一种连续属性预处理方法

针对在数据挖掘中，连续属性常常需要预处理问题，应用粗糙集理论对连续属性的不完备问题、离散问题进行了研究，提出了一种连续属性预处理方法。基于条件属性与决策属性间的对应关系完成了不完备数据的填补。依据划分区间的概念、连续属性离散化含义及其本质特征，定义了划分区间的加法运算法则，以此对填补后的信息表进行了划分区间运算，并以分类质量作为离散过程迭代约束条件，实现了信息表中连续属性的离散化。通过C 编写的算法进行数值示例及测试数据库。实验结果表明此算法有效可行。     

基于粗糙集的增强学习型分类器

为了提高分类的精确度,提出一种基于粗糙集理论的增强学习型分类器。采用分割算法对训练数据集中连续的属性进行离散处理;利用粗糙集理论获取约简集,从中选择一个能提供最高分类精确度的约简。对于不同的测试数据,由于离散属性值的变化,相同的约简可能达不到最高的分类精确度。为克服此问题,改进了Q学习算法,使其全面系统地解决离散化和特征选择问题,因此不同的属性可以学习到最佳的分割值,使相应的约简产生最大分类精确度。实验结果表明．该分类器能达到98％的精确度．与其它分类器相比．表现出较好的性能。     

一种基于条件熵的粗糙集连续属性离散化方法

连续属性离散化是粗糙集应用研究的重点内容之一.基于条件熵可以反应属性依赖度的性质,将决策属性对条件属性的条件熵作为离散化标准,提出了一种粗糙集连续属性离散化方法,并通过实例证明了该方法的正确性.     

一种基于粗糙集理论的连续属性离散化方法

基于粗糙集的有关理论,提出了一种新的连续属性离散化方法·首先说明决策属性支持度的概念,再利用决策属性支持度作为反馈信息,提出一种领域独立的基于决策属性支持度的连续属性离散化算法·该算法能在保证决策表原始分类能力不变的前提下,提高约简效率·同时,各个属性拥有较少的分割区间,会使规则集合更加简洁·通过实例分析比较,说明该算法是非常有效的·     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

一种基于分类目标的启发式离散化算法

提出一种基于分类目标的启发式离散化算法, 通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题. 该算法充分考虑目标分类和属性的重要性, 在减少决策规则的同时完成了属性约简. 通过茶味觉信号的验证及与传统算法结果的比较, 验证了所给算法的有效性.     

基于遗传算法的Parzen窗离散化方法

为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论中这一问题,将Parzen窗方法和遗传算法相结合,提出了一种全新的属性离散化方法。该方法首先选取较多个断点将连续属性分为较多类,然后结合粗糙集理论的一致性要求和Parzen窗所反映的离散结果稳定性指标定义遗传算法的适值函数。仿真结果表明:使用该方法得到的离散结果能得到较少个断点,并且保持数据原有的分类能力。     

基于一种改进相似度的扩展粗糙集模型

应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时,对连续值属性进行离散化会造成信息损失.本文在分析已有相似度不足的基础上提出一种改进的相似度,建立基于改进相似度的扩展粗糙集模型,并提出一种基于重要度的约简算法.     

基于断点辨别力的粗糙集离散化算法

提出了基于断点辨别力的粗糙集离散化算法。通过分析候选断点与决策类之间的相关性,定义了候选断点对决策类的辨别力,并以此作为断点重要性的度量,实现连续属性的离散化。离散化后的决策系统不改变原有的相容性,而且能最大限度地保留有用信息。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,而且当候选断点个数增多时仍有较高的计算效率。     

基于断点辨别力的粗糙集离散化算法

提出了基于断点辨别力的粗糙集离散化算法通过分析候选断点与决策类之间的相关性,定义了候选断点对决策类的辨别力,并以此作为断点重要性的度量,实现连续属性的离散化。离散化后的决策系统不改变原有的相容性,而且能最大限度地保留有用信息。采用多组数据对该算法的性能进行了检验,并与其它算法做了对比实验。实验结果表明该算法是有效的,而且当候选断点个数增多时仍具有较高的计算效率