基于粒计算的离散化算法及其应用

连续数值属性的离散化是粒计算理论应用的重要步骤。首先对目前的离散化算法进行了分类讨论,提出了区间粒的概念,融合熵理论定义了区间粒的粒度,进而提出了基于粒计算的连续数值属性的离散化算法,并将该算法应用于入侵检测过程;实验结果表明该算法简洁高效,能够确保入侵检测系统的检测效果。     

基于粗糙集理论的属性离散化算法

决策系统中连续属性离散化,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,对后继阶段的机器学习具有重要的意义。首先研究了满足决策系统最优划分的一种计算候选断点集合的算法,然后在基于条件属性重要度和贪心算法的基础上提出了一种确定结果断点子集的新启发式算法。所提出的属性离散算法考虑并体现了粗糙集理论的基本特点和优点,并能取得较理想的连续属性离散化结果。     

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)。     

基于混合概率模型的无监督离散化算法

现实应用中常常涉及许多连续的数值属性，而且前许多机器学习算法则要求所处理的属性取离散值，根据在对数值属性的离散化过程中，是否考虑相关类别属性的值，离散化算法可分为有监督算法和无监督算法两类。基于混合概率模型，该文提出了一种理论严格的无监督离散化算法，它能够在无先验知识，无类别是属性的前提下，将数值属性的值域划分为若干子区间，再通过贝叶斯信息准则自动地寻求最佳的子区间数目和区间划分方法。     

基于粗集和概率分布的混合决策表离散化算法

为解决经典粗糙集理论在处理连续、离散混合属性决策表离散化时规则数多、准确率低的问题,采用基于贪心算法和属性值区间概率相结合的离散化方法,该方法针对传统的对混合决策表仅考虑连续属性离散化的问题。首先运用改进的贪心算法对混合决策表中的连续属性进行初步离散化,然后计算连续属性各属性值区间概率,并对取值概率大的区间细化,最后再考虑对原来的离散属性进一步离散化,从而增强系统分辨能力;且离散化后的决策表总是相容的,与目前很多离散方法不考虑决策相容性相比,该方法能够最大限度地保留系统的有用信息。通过仿真分析验证了该方法的有效性。     

对Chi2系列算法的改进方法

Chi2系列算法是基于概率统计理论的连续属性离散化重要方法.论文对Chi2相关算法进行了深入分析,指出其中的不足,提出一种新的连续属性离散化方法:Rectified Chi2算法.新算法给出一种新的区间合并依据,能够更合理更有效地对连续属性进行离散化.在此基础上,考虑仅以最大差异为区间合并标准存在不合理性,提出一种基于差异序列为标准的区间合并方法,该方法可以大大提高Chi2系列算法的离散化效果.实验结果证明了上述算法的有效性.     

基于邻域粒化条件熵的增量式属性约简算法

增量式属性约简是针对动态型数据的一种重要的数据挖掘方法,目前已提出的增量式属性约简算法大多基于离散型数据构建,很少有对数值型数据进行相关的研究.鉴于此,提出一种数值型信息系统中对象不断增加的增量式属性约简算法.首先,在数值型信息系统中建立一种分层的邻域粒化计算方法,并基于该方法提出邻域粒化的增量式计算;然后,在邻域粒化增量式计算的基础上给出邻域粒化条件熵的增量式更新方法,并基于该更新机制提出对应的增量式属性约简算法;最后,通过实验分析表明所提出算法对于数值型数据的增量式属性约简具有更高的有效性和优越性.     

基于知识约简的网络入侵特征提取

为改善入侵检测系统的性能,提出一种基于知识约简的特征提取方法,根据粗糙集理论给出入侵检测系统的形式化描述,使用知识约简提取属性特征,通过信息损耗和信息增益分别控制连续数值属性特征的离散化和属性特征的约简过程。实验结果证明,该方法可有效消除初始数据中的冗余信息和数据噪声。     

基于云模型与决策树的入侵检测方法

针对入侵检测系统中传统决策树分类算法仅能处理离散化数据的情况,提出一种改进的入侵检测方法。通过云模型对数据集连续属性进行离散化,利用遗传算法引入加权选择概率函数,使得决策树分类算法能检测出DoS、R2L、U2R、PRB攻击。KDDCUP 99数据集上的实验结果表明,与基于贝叶斯、支持向量机与云模型离散化的检测方法相比,该方法具有更好的入侵检测与分类性能。     

连续属性离散化的Integral Chi2算法

连续属性离散化在机器学习和数据挖掘领域中有着重要的作用.连续属性离散化方法是否合理决定着对信息的表达和提取的准确性.Chi2算法基于统计学理论方法,对连续属性离散化研究产生着重要影响.在对Chi2及相关算法中统计量χ2应用意义讨论的基础上,提出了一种新的(Integral Chi2)算法,该算法基于概率统计理论把统计量χ2与分位点χ2α间对应的积分(概率)作为区间合并的依据,能够更合理更准确地对连续属性进行离散化.实验结果证明了算法的有效性.