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信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用

作　者: 岳海亮
导　师: 闫德勤
学　校: 辽宁师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 知识发现粗糙集决策表信息论连续属性离散化
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

知识发现是当前计算机科学与人工智能领域最为活跃的研究课题之一,粗糙集由于其特有的优势,成为了知识发现领域非常重要的理论。而连续属性离散化是利用粗糙集进行知识获取所必要的数据预处理阶段。本文以知识发现为引子,以粗糙集和信息论为理论基础,以决策表下连续属性离散化为研究对象,提出了两种基于信息论的决策表连续属性离散化算法。算法运用了信息论的相关概念,保证了在离散化的过程中信息的低损失度和数据处理的高效性,并通过合理的实验验证了本文算法的有效性。本文的主要工作如下：1>论述研究背景,指出粗糙集在处理连续属性数据时的局限性,并对离散化算法的研究现状进行了综合探讨；2>介绍粗糙集的重要表示形式——决策表,指出决策表对知识发现的重要性,并给出在决策表下连续属性离散化的形式化定义。3>介绍信息论的基本概念,给出了知识的信息化表示,在此基础上对粗糙集中的主要概念和运算进行了信息化的描述,证明了粗糙集的代数表示与信息表示之间的在属性约简下的相关性。4>提出了两种基于信息论的决策表连续属性离散化算法,两种算法都是运用了信息论中的统计学概念,并以决策表的不一致率为停止条件,在高效离散的基础上保证了决策表的不相容性不发生改变；5>在VC++6.0环境下实现了本文提出的两个算法,并对离散化后的数据利用DMBench平台下C4.5与SVM进行分类处理,与其他算法离散后数据分类结果进行比较,证明了本文提出算法的有效性

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-12
  1.1 研究背景  8
  1.2 离散化研究现状  8-10
  1.3 本文工作  10-11
  1.4 文章组织结构  11-12
2 粗糙集理论及离散化过程  12-21
  2.1 粗糙集定义及其基本理论  12-14
  2.2 决策表及其离散化表述  14-18
    2.2.1 决策表与知识发现  14-15
    2.2.2 粗糙集理论下决策表定义  15-17
    2.2.3 决策表连续属性离散化表述  17-18
  2.3 连续属性离散化过程  18-21
    2.3.1 典型离散化过程  18-20
    2.3.2 离散化结果评价  20-21
3 粗糙集理论中运算与概念的信息形式  21-26
  3.1 信息论及基本概念  21-22
  3.2 知识的信息化表示  22-23
    3.2.1 知识的概率分布  22-23
    3.2.2 知识的信息熵和互信息  23
  3.3 粗糙集主要概念与运算的信息表示  23-25
  3.4 本章小结  25-26
4 基于信息论的决策表连续属性离散化  26-30
  4.1 决策表中的信息表示  26-27
  4.2 算法描述  27-28
  4.3 本章小结  28-30
5 信息偏差在决策表连续属性离散化中的应用  30-34
  5.1 基本概念  30-32
    5.1.1 相关定义  30
    5.1.2 离散化的信息论表述  30-31
    5.1.3 区间信息量的度量  31-32
  5.2 算法描述  32-33
  5.3 本章小结  33-34
6 实验及结果分析  34-39
  6.1 算法及实验数据介绍  34-35
  6.2 实验平台及分类实验  35-38
    6.2.1 DMBench介绍  35-36
    6.2.2 C4.5分类实验  36-37
    6.2.3 SVM分类实验  37-38
  6.3 实验结果分析  38-39
7 结论与展望  39-41
  7.1 结论  39
  7.2 展望  39-41
参考文献  41-44
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  44-45
致谢  45

信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用

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