粗糙集連續(xù)屬性離散化方法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的粗糙集理論只能對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的離散屬性進(jìn)行處理，所以對(duì)存在連續(xù)屬性的數(shù)據(jù)庫(kù)必須進(jìn)行離散化處理。連續(xù)屬性離散化是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)重要問(wèn)題，對(duì)后繼階段的機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程具有非常重要的意義。離散化是否合理決定著表達(dá)和提取相關(guān)信息的準(zhǔn)確性。其中，Chi2系列算法和類(lèi)-屬性相互依賴(lài)(CAI)的相關(guān)算法分別是基于概率統(tǒng)計(jì)理論和基于信息理論的連續(xù)屬性離散化重要方法。連續(xù)屬性離散化方法在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等很多方面具有重要應(yīng)用。

2、 首先，經(jīng)過(guò)研究Chi2系列算法，本文提出一種新的基于屬性重要性的連續(xù)屬性離散化方法--Imp-Chi2算法，該算法依據(jù)屬性重要性程度對(duì)屬性離散化的順序進(jìn)行了合理的調(diào)整，能夠更準(zhǔn)確的對(duì)連續(xù)屬性進(jìn)行離散化。并且，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，提出了一種訓(xùn)練集類(lèi)比例抽取方法，很好的避免了訓(xùn)練集隨機(jī)抽取的不均勻性。 其次，本文對(duì)Chi2相關(guān)算法進(jìn)行了深入分析，指出了其中的不足，提出一種新的連續(xù)屬性離散化方法：Rectified Chi2算法。新

3、算法給出了一種新的區(qū)間合并依據(jù)，能夠更合理更有效地對(duì)連續(xù)屬性進(jìn)行離散化。在此基礎(chǔ)上，考慮僅以最大差異為區(qū)間合并標(biāo)準(zhǔn)存在不合理性，提出一種基于差異序列為標(biāo)準(zhǔn)的區(qū)間合并方法，該方法可以大大提高Chi2系列算法的離散化效果。最后，對(duì)x2統(tǒng)計(jì)量中Etj取值不精確方面進(jìn)行了分析，并且提出了兩種改進(jìn)方案。 再次，本文對(duì)Chi2相關(guān)算法(尤其是Extended Chi2算法)進(jìn)行了深入研究，指出了其中存在的問(wèn)題，提出一種新的基于區(qū)間相似性度量

4、的連續(xù)屬性離散化算法。新算法定義了一個(gè)區(qū)間相似度函數(shù)，用該區(qū)間相似度函數(shù)作為離散化過(guò)程的新的合并標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，在函數(shù)中給出了兩個(gè)重要參數(shù)：條件參數(shù)α和微調(diào)參數(shù)c，分別體現(xiàn)了離散化過(guò)程中的均衡性和相鄰兩區(qū)間數(shù)目的相差程度；并且在算法內(nèi)部給出了兩個(gè)重要規(guī)定。新算法不僅繼承了x2統(tǒng)計(jì)合理的方面，同時(shí)也解決了Chi2相關(guān)算法中存在的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了公平的標(biāo)準(zhǔn)，能夠更合理更有效地對(duì)連續(xù)屬性進(jìn)行離散化。 最后，在系統(tǒng)地分析基于類(lèi)一屬性相互依賴(lài)(C