基于粗糙集的区间型数据离散化新方法

"本文提出了一种新的区间型数据离散化方法，主要针对数据挖掘和知识发现中的连续区间属性值处理问题。该方法基于区间数的相似度，通过设定阈值来确定离散关系，旨在改进现有算法并提高处理效率。" 在数据挖掘和知识发现的实践中，数据往往包含非精确或模糊的信息，例如区间型数据。粗糙集理论，作为处理模糊和不确定知识的数学工具，被广泛应用于机器学习、模式识别等领域。然而，粗糙集理论通常要求数据以离散形式存在，因此对连续型或区间型数据进行离散化是必不可少的步骤。 现有的离散化算法可以分为两大类：参照性（监督）和非参照性（非监督）离散化。参照性算法依赖于已知的标签信息，而非参照性算法则不考虑这些信息，仅依据数据自身结构进行离散化。此外，根据断点选择策略，离散化算法还可以分为“逐步删除断点”和“逐步增加断点”。局部离散化关注单个属性，而全局离散化则考虑所有属性。 对于区间型数据的离散化，目前的研究相对较少。已有工作尝试通过扩展上、下近似的概念或基于类别可分离准则函数的方法，但这些方法可能存在计算复杂度高、可能导致决策表冲突等问题。 本文提出的新型离散化方法侧重于区间型数据的相似度计算。它定义了一个新的度量——关联度，用于描述区间间的相似关系，并且通过设置相似度阈值来决定如何划分区间，以实现离散化。这种方法旨在简化计算过程，提高对大规模数据集的处理能力，并优化离散化结果，以更好地支持后续的数据分析任务。 通过对比实验，新方法被证实是有效的，它在性能上优于其他已有的区间数据离散化算法。这些实验结果进一步证明了新方法在处理区间型数据离散化问题上的优势，为数据挖掘和知识发现领域的研究提供了新的思路和工具。 总结来说，这篇论文研究提出了一种创新的区间型数据离散化策略，它利用区间相似度和关联度概念，解决了传统方法在处理连续区间属性时的局限性，有望在数据预处理阶段提升整体分析效果。这种方法对于处理大量区间数据和优化数据挖掘性能具有重要意义。