粗糙集k均值法：连续属性高效离散化与性能比较

在信息技术领域，粗糙集理论是一种强大的数据处理工具，尤其在处理不确定性信息和知识表示方面具有独特优势。然而，粗糙集理论通常应用于离散数据，对于包含连续属性的数据集，预处理是必不可少的步骤。这篇论文"粗糙集连续属性离散化的k均值方法"由陈贞和邢笑雪提出，发表于2015年的《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》。 该研究主要关注如何有效地将连续属性转化为离散形式，以便粗糙集理论可以更有效地应用。他们采用了k均值聚类算法，这是一种无监督学习方法，用于将连续数值型数据划分为两个类别，这有助于简化数据表示，同时保留了数据的某些关键特征。通过在UCI数据集中选取四组数据作为实验对象，研究者首先对连续属性进行离散化处理，接着利用粗糙集理论进行属性约简，进一步减少冗余信息。最后，他们使用k近邻(k=10)分类算法对处理后的数据进行分类，并将这种方法与另外两种离散化策略进行了比较。 研究结果表明，k均值离散化方法显著提高了离散化的效率，减少了实验的计算复杂度，同时也减少了断点数，即在连续属性划分中的决策边界数量。这一改进有助于减少后续数据分析的难度，提升模型的准确性。这种方法的优势在于其简单易实施且效果良好，对于大规模数据集尤其适用，因为它不需要预先设定离散区间，而是根据数据本身的分布动态调整。 这篇论文提供了一种实用且有效的离散化方法，对于粗糙集理论在处理包含连续属性的数据集中的实际应用具有重要的参考价值。在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域，这种结合k均值聚类和粗糙集理论的离散化策略值得进一步的研究和推广。