粗集理论中连续属性的广义离散化

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提出一种处理区间属性值离散化问题的新方法, 其特点是在离散化过程中强调类别可分离性. 首先拓展已有的基于断点划分的离散化定义, 给出基于类别可分离性的广义离散化定义; 然后描述了广义离散化算法并进行时间复杂性分析; 最后利用辐射源信号进行了仿真实验. 结果表明, 该方法能有效离散区间属性决策系统, 简化分类器的设计和提高识别率, 从而拓展了粗集理论的应用范围.

粗糙集连续属性离散化的k均值方法

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2020-08-12 10:33

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粗糙集理论的离散化

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2020-07-20 01:23

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2018-12-15 11:22

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信号传播过程中因障碍物阻挡产生的阴影衰落对无线传感器网络的覆盖产生较大的影响。针对无线传感器网络的完全覆盖问题，基于自由空间环境下的规则部署方式，推导出在衰落阴影环境下，完全覆盖网络监测区域所需的最少

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2020-06-20 20:41

论文研究.连续属性离散化算法比较研究.pdf

探讨了贪心及其改进算法、基于属性重要性、基于信息熵和基于聚类四类连续属性离散化算法,并通过实验验证这四类算法的离散化效果。实验结果表明,数据集离散化的效果不仅取决于使用算法,而且与数据集连续属性的分布

2021-04-17 13:50

论文研究基于对象分布的连续属性离散化方法.pdf

为了利用信息系统对象在数据空间中分布，通过对对象的模糊聚类，计算每一类在坐标轴上的统计值。利用正态概率分布特性，引入重叠度和空隙度选取合适的概率，确定最优的区间端点，实现连续属性离散化。

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