论文研究一种连续属性值域划分的离散化新方法.pdf

提出一种连续属性值域划分的离散化新方法，该方法定义一个新的离散化函数，依据类与属性之间的相互依赖关系选择最优的离散区间列表；此外，采用变精度粗糙集理论合理地控制数据离散化产生的信息丢失，减少分类错误。仿真结果和统计分析表明，提出的方法有较好的C5.0决策树分类能力。