基于区分矩阵的数据离散化算法

由于传统的粗糙理论只能对数据库中离散数据进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散数据,又包含了连续数据。针对这一问题,提出了一种基于候选断点区分矩阵的数据离散化算法。该方法以断点核为起点,以候选断点在区分矩阵中出现的频率作为启发信息,逐次选择最重要的断点加入到结果断点子集中,并由最终的断点集得离散化后的信息系统。最后通过实例分析表明,该算法具有较好的离散化效果。

基于二进制可辩识矩阵变换的离散化算法

在用粗糙集理论处理决策表进行约简时,要求决策表中的各值用离散值表达,即离散化。求最小数目的断点集是一个NP-hard问题,解决这类问题的一般方法是采用启发式算法求出最优或次优解,给出了离散化中的二进制可辩识矩阵的定义,并提出了基于二进制可辩识矩阵变换的离散化算法,实例证明,该算法是有效的和高效的。