基于动态聚类的Rough集高效决策表离散化算法

本文主要探讨了在大数据量决策表离散化问题中的高效算法设计，针对候选断点在单属性上重要性值的分布规律，提出了一个创新的离散化策略——基于动态聚类和Rough集的快速离散化算法。Rough集是一种用于处理不确定性和模糊信息的数学工具，它在数据挖掘和知识发现中扮演着关键角色。 首先，算法的核心思想是将候选断点按照它们在各个属性上的重要性进行动态聚类。这种方法利用了数据的内在结构，将相似的断点归为一类，减少了后续选择的复杂性。通过这种方式，可以显著减少候选断点的数量，通常能够达到80%以上的减少，从而大大提高离散化过程的效率。 接着，作者在聚类结果的基础上，采用启发式策略来快速地筛选出最终的断点集。这种启发式方法可能是基于某种评估准则或者优化算法，如基于优先级排序或遗传算法等，旨在找到最能反映数据特征的断点组合，以实现决策表的有效离散化。 实验部分，该算法被应用于7个UCI数据集，包括Iris、Wine、Glass、Ecoli、Breastcancer、Pima和Lymphography，结果显示在处理这些数据集时，算法显示出良好的性能。例如，对于Iris数据集，正确识别率达到了约92.0%，而对于其他数据集，识别率也表现出较高的水平，比如Breastcancer数据集达到95.3%。这些结果证明了所提算法在实际应用中的有效性。 本文的研究不仅提供了一种处理大规模决策表离散化的有效方法，而且展示了动态聚类和Rough集理论的结合在提高离散化效率方面的潜力。这对于处理大量数据和复杂决策问题具有重要意义，对于数据挖掘、机器学习以及数据预处理等领域都有积极的推动作用。