10.3969/j.issn.1009-0134.2006.07.006
基于聚类的连续属性动态离散化算法
连续属性离散化是数据分析中重要的预处理过程,而基于粗糙集理论的数据分析要求离散化的结果能够最大程度的保持原信息系统的分辨关系.本文提出了一种新的离散化算法,此算法以决策信息系统中决策属性对条件属性集合的依赖度作为评价函数动态调整DBSCAN聚类算法的参数,直至离散化决策属性对条件属性集合的依赖度达到预先指定的阈值为止.算法分析和实验证明,本算法是切实可行的.
离散化、DBSCAN聚类、属性依赖度
28
TP3(计算技术、计算机技术)
2006-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
19-22,57
