计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (7): 175-177.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.07.052
黄景涛,刘丰年,马建伟,曹 哲
HUANG Jing-tao,LIU Feng-nian,MA Jian-wei,CAO Zhe
摘要: 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。