灰色关联度与粗集结合的连续属性离散化算法研究

"基于灰色关联度的粗集连续属性离散化算法 (2007年)" 这篇论文探讨了一个在粗糙集理论中的重要问题——连续属性的离散化。粗糙集理论是一种处理不确定性和不完全信息的数据分析方法，而连续属性的离散化是其关键步骤，有助于简化数据，提取知识并进行决策。 论文提出了一种新的离散化算法，该算法结合了灰色系统理论和粗糙集理论。灰色系统理论是一种处理部分已知信息的系统分析方法，而粗糙集理论则关注于数据的约简和分类。在该算法中，作者利用条件属性对决策属性的灰色关联度来衡量条件属性的重要性。灰色关联度是一种衡量两个序列相似程度的指标，它可以反映一个属性如何影响决策结果。 具体来说，算法首先计算所有条件属性与决策属性之间的灰色关联度，以此作为属性的重要性排序依据。然后，按照属性的重要性从低到高依次考察每个条件属性的候选断点（即可能的离散化边界）。在保持决策表原始分类能力不变的前提下，去除那些冗余的断点，即那些对分类影响较小的断点，从而实现连续属性的离散化。 论文还对算法的时间复杂度进行了分析，这对于理解和评估算法的效率至关重要。通过实例分析，作者证明了该算法不仅在理论上是有效的，而且在实践中也具有较好的实用性。这表明它可以在实际数据处理中被应用，帮助提升粗糙集模型的性能。 关键词涉及了灰色关联度、粗糙集、连续属性和数据离散化，表明论文的核心内容是围绕这些主题展开的。中图分类号和文献标识码则提供了该研究在学术领域的定位，表明这是一篇自然科学领域的学术论文。 这篇论文提供了一种创新的连续属性离散化策略，它利用灰色关联度评估属性重要性，确保离散化过程保留了决策信息，同时优化了数据结构。这种方法对于粗糙集理论的应用和数据预处理有重要的理论和实践价值。