离散化新方法：基于连续属性值域划分与变精度粗糙集

"一种连续属性值域划分的离散化新方法，通过定义新的离散化函数，考虑类与属性间的相互依赖，选择最优离散区间，利用变精度粗糙集理论控制信息丢失，减少分类错误。这种方法在C5.0决策树分类中表现出良好性能。" 在数据挖掘领域，离散化是将连续属性转换为离散或名义属性的过程，以简化数据并提高处理效率。本文提出的新方法针对连续属性值域的划分问题，旨在解决离散化过程中可能出现的问题，如信息损失和分类准确性下降。作者陈爱萍和张光会提出了一种基于相互依赖关系的离散化策略，该策略定义了一个新的离散化函数，其核心是根据数据类别的分布和属性间的关联性来确定最佳的离散区间。 离散化函数的选择是关键，因为它直接影响到数据离散化的效果。在传统方法中，离散化可能造成信息的丢失，这可能导致分类模型的性能下降。为了解决这个问题，该研究采用了变精度粗糙集理论（Variable Precision Rough Set Theory, VPRS）。VPRS允许在保持数据解释性的前提下，灵活调整离散化的精度，从而更好地控制因离散化而产生的信息丢失。通过这种方式，可以有效地减少由于离散化导致的分类错误，提高决策树，如C5.0，等分类算法的性能。 离散化方法的评估通常依赖于实验和统计分析。文中提到的仿真结果和统计分析证明了所提方法在C5.0决策树上的分类效果良好。决策树是一种广泛应用的数据挖掘工具，通过构建树状模型来进行分类决策。C5.0作为ID3和C4.5的后续版本，优化了规则生成和处理缺失值的能力，因此对于离散化方法的敏感性较高。如果新方法能在C5.0上表现优秀，那么它很可能在其他决策树算法或数据挖掘任务中也有良好的应用前景。 这篇论文贡献了一种新的离散化方法，它不仅考虑了属性间的关系，还引入了变精度粗糙集理论来降低信息损失，提高了分类的准确性。这种方法对于数据预处理和数据挖掘过程中的连续属性处理具有重要的理论和实践价值，特别是在面对大量连续属性的数据集时，能够帮助建立更准确、更有效的分类模型。