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粗糙集中基于NBC聚类的连续属性离散化方法研究

作　者: 郝寒雪
导　师: 王熙照
学　校: 河北大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 连续属性离散化属性重要度信息熵聚类
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 20次
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内容摘要

连续属性的离散化一般是做为机器学习、数据挖掘的一项重要的预处理步骤,针对离散化问题,研究者们提出了诸多方法,例如早期的等宽等频算法及后来的利用遗传算法进行离散化等。根据离散化过程中是否应用了类别信息,把离散化算法分为监督的离散化算法和非监督的离散化算法。本文首先介绍了连续属性离散化的评价标准、几种经典的离散化方法及粗糙集的相关知识；其次着重介绍了NBC聚类算法的算法思想及及基本概念,并结合粗糙集理论,提出了一种基于NBC的离散化算法ADBNBC(Algorithm for Discretization of Continuous Attributes Based on NBC Clustering)。最后本文对不同的离散化方法进行实验比较和分析,通过比较实验说明了该算法的有效性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第1章绪论  8-12
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 离散化算法的发展与现状  9-10
  1.3 本文主要研究内容及结构  10-12
    1.3.1 研究内容  10
    1.3.2 结构安排  10-12
第2章连续属性的离散化算法  12-21
  2.1 连续属性离散化问题描述  12
  2.2 离散化算法优劣的评价标准  12-13
  2.3 几种经典的离散化算法  13-18
  2.4 粗糙集理论中的基本概念  18-21
第3章 NBC聚类算法介绍  21-25
  3.1 NBC聚类算法的基本概念  21-23
  3.2 NBC聚类算法(Neighborhood-Based Clustering algorithm)的优点  23
  3.3 NBC聚类算法步骤  23-25
第4章 ADBNBC算法及离散化结果比较  25-32
  4.1 ADBNBC算法  25-27
  4.2 实验设计  27
  4.3 数据集的选择  27
  4.4 实验步骤  27-28
  4.5 实验比较与分析  28-32
第5章总结  32-33
参考文献  33-35
致谢  35-36
攻读硕士学位期间科研工作情况  36

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