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基于遗传算法的数量属性离散化算法
引用本文:谢娟英,刘芳. 基于遗传算法的数量属性离散化算法[J]. 陕西师范大学学报(自然科学版), 2004, 32(2): 28-30
作者姓名:谢娟英  刘芳
作者单位:[1]陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710062 [2]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071
摘    要:提出了在没有任何领域知识可供借鉴的情况下,基于聚类思想,利用遗传算法对数量型属性进行离散化的新算法——遗传C均值算法.该算法利用遗传算法具有全局寻优的特性,对训练样本根据其每一属性值进行聚类,将样本划分为不同的类,从而为每一属性找到其值的最佳分割点.然后,对不同类赋以不同的编码.该算法的优点是能得到最优的离散化结果.在VC 6.0环境下实现了该算法.仿真实验证明该方法有效解决了利用粗糙集理论进行分类规则挖掘时,数量型属性的离散化问题。

关 键 词:遗传算法  数量属性  离散化算法  分类规则挖掘  粗糙集理论
文章编号:1672-4291(2004)02-0028-03
修稿时间:2003-11-28

A GA-based algorithm for discretizing values of quantitative attributes
XIE Juan-ying,LIU Fang. A GA-based algorithm for discretizing values of quantitative attributes[J]. Journal of Shaanxi Normal University: Nat Sci Ed, 2004, 32(2): 28-30
Authors:XIE Juan-ying  LIU Fang
Affiliation:XIE Juan-ying~1,LIU Fang~2
Abstract:A cluster-based algorithm for discretizing values of quantitative attributes is presented, called genetic-C means algorithm, which works without any experienced knowledge about special field. The algorithm takes the advantage of genetic algorithms for global optimization, and can get the best cuts for any one attribute via clustering examples. And it is implemented in VC( )6.0. Computer simulations prove its validity for finding the best cuts for the values of quantitative attributes.
Keywords:quantitative attribute discretization  genetic algorithm  rough sets theory  mining classification rules
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