基于改进[FK(W][BG(][BHDWG1,WK*2/3W][ZB(][BHDWG*3,WKW] χ [ZB)W][BG)W][FK)] 2统计的数据离散化算法

在基于χ2统计独立性的离散化算法中,自由度与期望频数的选取直接影响χ2计算的准确性,从而影响离散化的性能.为此,提出了一种基于改进χ2统计的数据离散化算法,提高了基于统计独立性离散化算法的质量.首先,分析了χ2函数中自由度选取的不足,给出了自由度选取的修正方案;其次,根据数据类分布等特点,提出了期望频数的改进方案,克服了不同数据集赋予相同期望频数的缺陷,提高了χ2计算的准确性.实验结果表明,改进的方法显著提高了C4.5决策树与Naive贝叶斯分类器的学习精度.     

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．     

粗糙集连续属性离散化通用模型及GASA方法

在对典型的离散化方法分析的基础上,提出一种适用于粗糙集决策表的连续属性离散化处理的通用模型结构;对遗传算法的适应度线性尺度变换作改进,将模拟退火的思想引入遗传算法,提出基于遗传模拟退火算法(GASA)的数据离散化方法,并用UCI机器学习数据库中的Iris和Glass数据集进行验证.实验结果表明,离散化方法通用模型对数据...     

交巡警最短路径模型的建立

【目的】提高一般SPFA算法(Shortest Path Faster Algorithm)的效率,缩短出警时间。【方法】用离散化道路法优化辖区分配策略,在道路上设置虚拟路口,把每条道路离散成若干个点,然后把这些新增加的点作为新的路口,由此得到新的道路地图。【结果】多次仿真实验数据显示离散化的优化策略可以缩短出警时间。【结论】基于离散化的改进SPFA算法提高了一般SPFA算法的效率,优化了服务平台,具有一定的实用价值。     

一种基于关联度的区间型数据离散化方法

数据离散化是数据预处理中的一项重要内容.本文针对区间型数据离散化问题进行研究,提出一种连续区间属性值离散化的新方法,提出一种新的变量-关联度,通过区间数的关联度来描述对象间的相关性,定义关联度阈度确定离散关系,来实现对区间数据的离散化.最后采用多组数据对此算法的性能进行检验,并与其他算法做对比实验,实验结果表明本算法是...     

基于初始均值点离散化的改进K-means算法

聚类分析是一种重要的数据挖掘方法,K-means算法是其中最常用的基于划分的方法。本文提出了一种基于初始均值点离散化的改进K-means算法。改进的算法在选取初始均值点时,尽量使初始均值点的分布离散化,解决了传统算法中随机选取初始均值点所造成的一些问题。同时,为了得到更高质量的聚类结果,本文进行了数据集中的离群点检测和自动确定参数k的最佳取值两方面的前期处理工作。实验证明,改进后的算法明显优于传统算法。     

一种改进的Apriori算法

本文针对经典的Apriori算法需循环扫描数据库的问题,提出了一种改进的Apriori算法,描述了在数据离散化的基础上只需扫描一遍数据库的算法思路,给出了算法实现的具体过程,并通过典型数据实例进行了验证和对比分析.     

基于贪心思想的数值属性离散化算法的改进

对现有的数值属性离散化算法进行研究, 客观地评价了它们的优缺点, 并在此基础上针对基于贪心思想的数值属性离散化算法的不足, 提出了一种新的改进算法. 最后通过算法示例验证表明这种改进算法是有效、可行的.     

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.     

光线投射的快速算法研究

针对医学体数据场的直接体绘制（DVR）的加速算法进行了讨论。基于体绘制的多种加速技术。利用格雷厄姆求凸壳算法和与平面簇求交算法对体数据场和投射光线进行裁剪,结合多边形的扫描线转换和投射光线的离散化、体素化,改进了光线投射算法。。     

数据挖掘中并行离散化数据准备优化

在海量数据挖掘中,针对元数据的离散化数据准备处理能有效提高数据挖掘效率.本文提出了一种并行比较并获得最优离散化的数据准备算法(AOA),针对不同数据集,先进行数据集的特性检测以获得数据集分布特性,按照分布特性进行数据集的异常值检测和剔除,并行完成与分布特性适配的离散化方法处理,通过比较不同离散化方法的熵、方差指数、稳定性参数的最小欧氏距离,根据三个参数自动化比选,获得最优离散化的预处理成果.仿真表明,对不同样本数据库进行关联规则挖掘结果中,比较四种固定的离散化数据预处理方法,在使用AOA数据准备算法并行比选出最优的离散化来数据预处理后,在不同最小支持度阈值情况下,挖掘得到关联规则数都更少,因此效率得到提高.     

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%.     

WILD：基于加权信息损耗的离散化算法

现实应用中常常涉及许多连续的数值属性,而目前许多机器学习算法则要求所处理的属性具有离散值。基于信息论的基本原理,提出一种新的有监督离散化算法WILD,它可以看成是决策树离散化算法的一种扩充,其主要改进在于考虑区间内观测值出现的频度,采用加权信息损耗作为区间离散化的测试,以克服决策树算法离散不均衡的问题。该算法非常自然地采用了自底向上的区间归并方案,可以同时归并多个相邻区间,有利于提高离散化算法的速度,实验结果表明该算法能够提高机器学习算法的精度。     

基于信息熵的ID3分类算法的研究

ID3分类算法无法处理连续性数据并且在选择分裂属性时明显倾向于取值多的属性，无法产生准确的规则。基于信息熵的连续数据离散化预处理技术有效地拓展了ID3算法的应用领域，并提出了基于信息增益率的分裂属性选择方法，样例数据测试结果分析表明：该分类算法改正了在选择分裂属性时明显倾向于取值多的属性的缺陷，提高了分类的精度。     

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。     

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。     

一种基于聚类的粗糙集连续属性的离散化算法

粗糙集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。粗糙集理论只能对离散属性进行处理，而不能处理连续属性。中针对这一缺陷，利用连续数值属性有序性的性质和统计方差理论，提出了一种基于聚类的连续属性离散化算法。运用典型数据将本算法与现有方法进行了比较分析，得到了满意的结果。