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提出一种基于分类目标的启发式离散化算法,通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题.该算法充分考虑目标分类和属性的重要性,在减少决策规则的同时完成了属性约简.通过茶味觉信号的验证及与传统算法结果的比较,验证了所给算法的有效性.
一种基于分类目标的启发式离散化算法
【摘 要】
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提出一种基于分类目标的启发式离散化算法,通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题.该算法充分考虑目标分类和属性的重要性,在减少决策规则的同时完成了属性约
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,长春师范学院计算机科学与技术学院,东北师范大学计算机科学学院
【出 处】
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吉林大学学报：理学版
【发表日期】
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2009年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：60673099,60873146）、国家高技术研究发展计划863项目基金（批准号：2007AA042114,2009AA02Z307）、吉林省生物识别新技术重点实验室项目基金（批准号：20082209）和吉林省教育厅科技发展计划项目基金（批准号：吉教科合字[2007]第172号）.感谢吉林大学计算机科学与技术学院黄艳新博士和王岩博士在本文算法编程中提供的指导和帮助.
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