一种基于粗糙集理论的连续属性离散化新算法*

粗糙集理论中要求离散化保持原有决策系统的不可分辨关系,但以往的一些算法在离散过程中会使近似精度控制在可以接受的范围,即允许一定的错分。针对此不足,在保证决策属性绝对不改变的情况下,提出一种新的区间拆分方法,更合理有效地对连续属性进行离散化。实验通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的数据进行识别与分类预测,实验结果证明了算法的有效性。     

基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化方法*

在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上,提出了一种计算初始断点集合的算法;定义了断点的信息熵,并以此作为对断点重要性的度量,提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法的对比实验,验证了本算法的有效性,而且在样本数和条件属性数目不断增大时仍有很高的效率。     

基于信息熵的粗糙集属性离散化方法及应用

首先分析了粗糙集理论处理问题的特殊性,在现有研究结果的基础之上给出了一种新的连续属性离散化方法,并将其应用于故障诊断中,通过实验结果表明依据该算法构建的决策规则具有较好的故障诊断分类效果。     

属性频率划分和信息熵离散化的决策树算法

决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法。在构造决策树的过程中,节点划分属性选择的度量直接影响决策树分类的效果。基于粗糙集的属性频率函数方法度量属性重要性,并用于分枝划分属性的选择和决策树的预剪枝,提出一种决策树学习算法。同时,为了能处理数值型属性,利用数据集的统计性质为启发式知识,提出了一种改进的数值型属性信息熵离散化算法。实验结果表明,新的离散化方法计算效率有明显提高,新的决策树算法与基于信息熵的决策树算法相比较,结构简单,且能有效提高分类效果。     

一种基于粗糙集和信息熵理论的属性离散化算法

在分析和研究C5算法中连续属性处理的必要性及C5算法中离散化方法的不足后,采用基于粗糙集理论-信息熵-可辨识矩阵的离散化的方法(RSIEDM)进行离散化。该方法利用粗糙集、信息熵和可辨识矩阵能更合理、更准确地对连续属性进行离散化,使创建的决策树具有更好的准确率。在优化雷电灾害统计和评估雷电灾害导致的损失应用中,该算法取得了较好的效果。     

基于改进粒子群优化的粗糙集连续属性离散化

提出一种基于改进粒子群优化的连续属性离散化算法。在算法优化方面,采用改进粒子群优化算法。为了克服传统粒子群优化的不足,对种群初始化和自适应调整粒子的惯性权重,提高了粒子群优化算法的全局寻优能力。在粗糙集属性离散化方面,主要是通过将最小断点集作为优化目标,粗糙集属性依赖度作为约束条件。仿真结果表明,该方法能有效地解决决策表连续属性离散化问题,计算速度快,收敛性好。     

基于决策强度的决策表连续属性离散化算法

决策表中连续属性离散化,即将一个连续属性分为若干属性区间并为每个区间确定一个离散型数值。该文提出一种新的决策表连续属性离散化算法。首先使用决策强度来度量条件属性的重要性,并据此对条件属性按照属性重要性从小到大排序,然后按排序后的顺序,考察每个条件属性的所有断点,将冗余的断点去掉,从而将条件属性离散化。该算法易于理解,计算简单,算法的时间复杂性为O(3kn2)。     

基于Cramer＇SV的连续属性离散化算法

在类一属性相关离散化方法的基础上,提出一种基于Cramer’s V的连续属性离散化算法CVM,该方法利用统计学中的Cramer’s V来量化类一属性相关度,以保证离散后的类一属性相关度最大。与CADD和CAIM算法的实验比较以及对离散化后的数据进行C4．5分类测试,表明CVM算法性能良好,其离散化的数据明显地提高了分类器的预测精度。     

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。     

一种基于信息论的决策表连续属性离散化算法

连续属性离散化方法对后续阶段的机器学习和数据挖掘过程有着重要的意义。提出一种新的针对决策表的离散化算法,在该算法中,首先将信息熵用作判断标准,从候选断点集中选择合适的断点,然后删除一些冗余的断点来优化离散结果,在删除过程中为了尽可能保证决策表分类能力不变,使用不一致率对该过程进行控制。最后选取多组实验数据,使用当前流行的分类算法——支持向量机(SVM)对离散化后的数据进行分类预测,并与其它离散算法进行对比,结果表明本算法是有效的。     

基于粗糙集不完备信息系统的离散化算法

针对不完备信息系统提出了一种新的粗糙集离散化算法。通过分析候选断点与决策类之间的影响关系,定义了候选断点对决策类的区分能力,并以此作为断点重要性的度量,实现不完备信息系统中连续属性的离散化。仿真实验验证了该算法的有效性。     

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。     

基于粗糙集和信息熵的BP神经网络故障诊断

针对粗糙集只能处理量化数据,容错和推广能力较差的缺点以及BP神经网络的维数灾难问题,提出1种基于信息熵的粗糙集属性离散化方法. 该方法利用粗糙集对属性进行约简,解决BP神经网络的维数灾难问题,并将BP神经网络用于模式分类补偿粗糙集属性约简用于模式分类时的不足. 实例分析表明该方法具有较好的故障诊断效果.     

基于信息熵的粗糙集属性应急数据去重挖掘算法研究

粗糙集属性应急数据存在冗余特征,降低挖掘效率,提出基于信息熵的粗糙集属性应急数据去重挖掘算法.将粗糙集理论和信息熵相结合,离散化处理应急数据,离散化完成后,约简对于决策表的条件信息熵大小不产生任何影响的属性,设定决策属性集合和条件属性集合,选取将同约简属性集合B的属性组合数目最小的熵值实现约简,去除冗余特征,完成应急数据去重挖掘.以大型船舶应急数据为研究对象展开数据去重挖掘,结果表明:可有效去重挖掘到船舶旋回性相关应急数据,利用数据增比特征能够分析到各因素对船舶旋回性的影响,并且所研究算法的挖掘效率较高,在数据量为1400条时,耗时仅为0.33 s.     

粗糙集连续属性离散化模型研究与应用要点分析

基于粗糙集理论,研究连续属性离散化问题的本质特点,提出粗糙集指标衡量和优化算法结构相统一的离散化思想,设计通用的离散化方法模型。分析主流的SOM网络、GA、层次聚类、信息熵等主流聚类方法的特点,并基于这种结构模型,给出了相应离散化方法的应用要点。     

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。     

粗糙集和信息熵的属性约简算法及其应用

阐述粗糙集理论和信息熵的基本概念,并为寻找属性约简的有效方法,提出一种基于粗糙集和信息熵的属性约简算法。在决策表中添加某个属性引起的互信息变化的大小,以反映该属性的重要性,并求相对约简。研究表明,该算法不仅能得到最优的决策规则,而且能够减少信息系统所需的搜索空间,得到更优的属性约简效果。     

基于云变换和Rough集扩展模型的判定树构造

针对现有判定树算法在处理空缺值和连续值以及知识表达上不精确性和复杂性问题,提出基于云变换和Rough扩展模型的判定树构造算法。该算法利用云变换来离散化连续属性,然后根据概念集,采用极大判定法对每个数值型属性的原始属性值进行软划分,从而得到离散属性值。最后利用特性关系下的加权平均粗糙度来选取当前结点的分裂属性来递归生成判定树。与C5.0算法相比,新算法可妥善处理空缺值、合理离散连续属性。试验结果表明,该算法具有良好的实用性。     

基于属性集值不完备信息系统的Rough集方法

论文使用基于一般关系的Rough集理论和方法,研究了具有“属性集值”的不完备信息系统。通过研究由属性集值产生的不完备信息系统上的三种基本关系相容关系、非对称相似关系和拟序关系,建立了相应Rough近似集合的某种“单调”关系。在此基础上,讨论了系统属性约简及其实现算法。