摘要
为解决经典粗糙集理论在处理决策表离散化时规则数多、准确率低的问题,文中提出基于贪心算法和属性值分布率相结合的二次离散化方法.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.通过实验验证了该方法的有效性.
In order to solve the problem of classical rough sets theory in processing decision table＇s diseretization with too many rules and low accuracy, tow-stage diseretization method based on the greedy algoritban and the attribute value distribution is used in this paper. It is proved that the method is validity and veracity by the experiment.
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第1期177-179,共3页
Microelectronics & Computer
基金
河南省教育厅重点科技攻关项目(082102210015)
河南科技大学青年基金(2007QN041)
关键词
粗糙集
连续属性
二次离散化
分布率
rough sets
continue attribute
tow-stage discretization
distribution
