基于信息距离准则和蚁群优化算法的离散化算法研究

"论文研究-A Discretization Algorithm Based on Information Distance Criterion and Ant Colony Optimization Algorithm" 本文研究了一种基于信息距离准则和蚁群优化算法的离散化算法，旨在解决现有的离散化方法无法准确地反映工业数据库中类-属性间的关联性问题。该算法通过信息距离准则来度量类-属性间的依赖关系，并使用蚁群优化算法来搜索最优的离散化结果。 在数据挖掘中，离散化算法扮演着非常重要的角色，因为它可以将连续的数据转换为离散的数据，从而方便后续的数据分析和处理。然而，现有的离散化方法存在一些缺陷，例如无法准确地反映工业数据库中类-属性间的关联性。 为了解决这个问题，本文提出了基于信息距离准则和蚁群优化算法的离散化算法。信息距离准则是一种度量类-属性间依赖关系的方法，它可以根据类-属性间的关联性来确定离散化的阈值。蚁群优化算法是一种搜索最优解的方法，它可以通过模拟蚂蚁的觅食行为来搜索最优的离散化结果。 本文的主要贡献在于提出了一个基于信息距离准则和蚁群优化算法的离散化算法，并且通过实验验证了该算法的有效性。 本文的主要知识点包括： 1. 离散化算法的重要性：在数据挖掘中，离散化算法扮演着非常重要的角色，因为它可以将连续的数据转换为离散的数据，从而方便后续的数据分析和处理。 2. 信息距离准则：信息距离准则是一种度量类-属性间依赖关系的方法，它可以根据类-属性间的关联性来确定离散化的阈值。 3. 蚁群优化算法：蚁群优化算法是一种搜索最优解的方法，它可以通过模拟蚂蚁的觅食行为来搜索最优的离散化结果。 4. 基于信息距离准则和蚁群优化算法的离散化算法：该算法通过信息距离准则来度量类-属性间的依赖关系，并使用蚁群优化算法来搜索最优的离散化结果。 5. 工业数据库中类-属性间的关联性：工业数据库中类-属性间的关联性是一个非常重要的问题，因为它可以影响数据挖掘的结果。 6. 数据挖掘中的离散化算法：数据挖掘中的离散化算法可以将连续的数据转换为离散的数据，从而方便后续的数据分析和处理。 7.蚁群优化算法在离散化算法中的应用：蚁群优化算法可以用于搜索最优的离散化结果，以提高离散化算法的效率和准确性。 8. 信息距离准则在离散化算法中的应用：信息距离准则可以用于度量类-属性间的依赖关系，以确定离散化的阈值。 本文提出了一个基于信息距离准则和蚁群优化算法的离散化算法，以解决工业数据库中类-属性间的关联性问题。该算法可以提高离散化算法的效率和准确性，并且可以广泛应用于数据挖掘和其他相关领域。