New heuristic method for data discretization based on rough set theory
Zhao Zhao, Jun, Zhou, Yinghua · 中国邮电高校学报：英文版 · 2009
数据 discretization 由机器学习方法贡献大部分到分类规则或树的正式就职。不平的集合理论是为 discretizing 的一个有效工具连续信息系统。此处，一个新方法被建议改进那些典型不平的集合为数据 discretization 基于启发式的算法，由利用决定信息减少候选人切割的规模，并且由相当测量有切割选择概率的一个新概念的切割意义的更多。模拟基于不平的集合理论与另外的典型 discretization 算法相比表明那，建议方法对 discretize 更有能力、有效连续信息系统。当静止时，它能有效地改进信息系统的预兆的精确性概念上保留他们的一致性。