基于Rough集的集成离散化算法

离散化是Rough集理论研究的一个重要内容,目前基于Rough集的离散化算法很难做到高效率和高识别率兼顾.文中分析了基于断点重要性算法和基于属性重要性算法的特点,确定了离散化思路,提出了一种基于Rough集的集成离散化算法.该算法能够有效降低候选断点的数目,快速地实现决策表的离散化.实验结果表明,文中算法保持了与已有算法可比的识别率,且运行效率更高.     

基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.     

基于粗集理论的数据离散化技术研究

信息系统连续型属性值的离散化对决策规则或决策树的学习具有非常重要的意义，它能够提高系统对样本的聚类能力，增强系统抗数据噪音的能力，减少机器学习算法的时间和空间开销，提高其学习精度。粗集是有效的数据离散化工具。对基于粗集理论的数据离散化方法进行了深入研究，分析其特征，评述其研究进展，并通过仿真实验研究了几种典型的启发式离散化算法的性能。其结果对发展新的离散化技术或为特定应用选择合适算法都有参考价值。     

基于粗集理论的数据离散化技术研究

信息系统连续型属性值的离散化对决策规则或决策树的学习具有非常重要的意义。它能够提高系统对样本的聚类能力，增强系统抗数据噪音的能力，减少机器学习算法的时间和空间开销，提高其学习精度。粗集是有效的数据离散化工具。对基于粗集理论的数据离散化方法进行了深入研究，分析其特征，评述其研究进展，并通过仿真实验研究了几种典型的启发式离散化算法的性能。其结果对发展新的离散化技术或为特定应用选择合适算法都有参考价值。     

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.     

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     

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.     

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.     

粗糙集连续属性的一种离散化方法

文中给出了基于属性值出现的频率的连续属性离散化的一种方法。在离散化问题描述的基础上,利用属性值出现的频率确定频数候选断点,再利用边缘断点算法进一步减少断点数目,达到离散化目的。该方法提高了决策属性关于条件属性的支持度,提高了属性约简的满意度。     

基于Rough Sets的特征选择研究进展

特征选择是机器学习领域中的重要研究问题.作为一种重要的特征选择方法,属性约简正在受到越来越多的关注,在许多应用领域已经得到了广泛应用.文章对基于Rough Sets理论的特征选择算法作了系统的回顾和分析,具体包括启发式属性约简、基于区分矩阵的属性约简和扩展粗糙集模型的属性约简三个方面.此外,论文还给出了粗糙特征选择算法的几种常见应用,并对该领域的进一步发展进行了展望.     

贪心算法的离散化改进

连续属性离散化是数据挖掘的重要预处理步骤,直接关系到挖掘或学习的效果,对于降低算法的实际空间要求和时间消耗、提高后续算法的运行速度具有极其重要的意义。在分析贪心算法的特点和基本思路的基础上,提出了一种新的以属性重要性辅助判断断点重要性的离散化算法,经实例验证,该离散化算法所获得的结果与现场技术人员依据经验所得结论一致。该算法的研究成果为后续的属性约简及数学模型的建立提供了重要的理论依据。     

示例学习扩张矩阵的粗糙计算

为了获得高效率和更简洁的知识，一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究。该文基于粗集理论研究扩张矩阵的示例学习问题，并应用遗传算法获取示例学习中的最优概念。实验结果表明该方法是有效的。提出了粗集理论下的几个新概念，如：必要选择子，核选择子集，约简选择子集和所产生复合的评价指标。     

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.     

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。     

基于粗糙集理论的两类离散化方法研究

连续属性离散化是数据预处理的关键步骤之一,在实际应用中往往通过高效的启发式算法来计算离散化结果.对基于辅助矩阵和信息熵的两类启发式离散化算法进行实验研究,分别选取每类算法中的5种典型方法,通过系列实验,对两类算法的性能进行对比研究,结果表明:辅助矩阵类算法具有相对较高的样本识别能力,但算法复杂度较高,运行时间更长,较适...     

网络入侵异常检测中数据预处理的研究

在网络入侵异常检测中,数据预处理是一个非常重要的步骤,数据预处理的好坏直接影响后续检测的准确性．本文针对基于层次聚类的网络入侵异常检测中两个问题,在数据预处理阶段做出改进,一是属性冗余和属性权重问题,运用粗集理论对各个属性赋予权重并进行属性约减,二是粗集理论中连续数据离散化问题,提出了针对数据特点的自适应离散化算法,该算法是根据样本属性值分布来决定离散间隔,最后针对两个改进方法进行了实验,并与采用现有离散化方法进行了对比,实验结果证明了该算法的有效性和准确性．