一种基于模糊聚类的离散化方法

由于粗糙集只能对离散属性进行处理,因而连续属性的离散化也就成了粗糙集的主要问题之一。提出了一种从模糊聚类出发的离散化方法,并给出了一个判别函数,由该函数从聚类结果中选择最优的一个解,因而是一种自寻优的求解过程,避免了人为划分类数的主观影响。最后进行了实验比较,证实了该方法的有效性和合理性。     

一种基于层次聚类的属性全局离散化算法

本文摒弃了以往利用断点集来进行离散化的算法思想,提出了一种新的基于粗糙集和分裂的层次聚类的全局离散化算法.本算法在层次聚类的基础上考虑不同连续属性离散化结果间的互补性和相关性,在不改变原信息系统不可分辨关系的前提下通过增类减类进行全局离散化.实验表明该算法具备了删除不必要属性的能力,提高了离散化的精度,更便于属性约简.     

基于FCM的连续属性模糊离散化方法

连续型属性的离散化是数据挖掘研究中一个重要的组成部分,连续属性离散化方法的性能对数据挖掘结果会产生直接的影响。本文将基于目标函数的模糊聚类算法-FCM引入到连续属性离散化中,在对FCM算法中的模糊聚类数目a和初始聚类中心位置进行优化的基础上,提出了改进的NFCM算法,根据需要离散化的数据分布特点来进行离散化,减少了模糊聚类算法的迭代次数,提高了连续属性离散化的效率。     

一种连续属性离散化的新方法

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。     

基于动态层次聚类的离散化算法的研究

连续属性离散化问题是机器学习的重要方面,是数据预处理问题之一.提供的基于动态层次聚类的离散化算法是层次聚类算法的一种改进.对该算法进行定性分析-对随机采集数据根据相似度进行聚类分析,得到论域的一种划分.通过实验表明,基于动态层次聚类的离散化算法对连续属性的划分更加合理,更加有效.     

Rough Set中基于聚类的连续属性离散化方法

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。     

基于逐级均值聚类的信息熵的离散化算法

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,针对粗糙集给出了基于逐级均值聚类的信息熵的离散化算法。首先使用改进的逐级均值聚类算法分别对单个属性的候选断点按其信息熵值进行聚类分析,生成新的规模更小的候选断点集,然后用基于信息熵的离散化算法完成断点的选取并对连续值属性进行离散化。实验结果表明,该方法在识别率相当的情况下比传统的离散化方法的时间代价更低。     

基于FCM与模糊粗糙集理论的交通事件检测模型

为准确及时地发现高速公路上的事故隐患,有效地减少交通延误,保障道路安全,提出了一种新的基于模糊C均值（FCM）聚类和模糊粗糙集的交通事件自动检测模型。模型分为离散化、推理规则建立和模糊推理三个步骤。在属性离散化时,提出用常用的隶属度函数来拟合FCM聚类后的结果,并用此函数和参数来实现属性数据的离散化,避免了每次输入数据都必须通过聚类操作来进行离散化;采用了粗糙集理论建立推理规则,选择和交通事件密切相关属性并进行规则的约简,加速了模糊推理的速度;最后采用Max-Min模糊推理方法对交通事件进行检测。通过多种检测方法对比测试,结果表明了此模型在总体性能上优于传统的检测方法,验证了此模型的有效性,为交通事件的检测提供了一种新的思路。     

基于DBSCAN聚类的连续属性离散化算法

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。     

一种基于粗糙集的聚类算法

针对传统聚类算法受数据空间分布影响大且效率较低的问题，提出一种应用粗糙集理论的聚类算法。以信息表中条件属性与决策属性的一致性原理为基础，以数据超立方体、信息熵实现数据属性约简和离散化。在此基础上，利用集合特征向量加法法则运算，只需扫描一次信息表就可实现对数据对象的聚类划分。实验结果表明该算法是有效可行的。