基于候选核的连续值属性离散化启发式约简算法

"一种新的用于连续值属性离散化的约简算法 (2002年)，由刘震宇、郭宝龙和杨林耀在西安电子科技大学测控工程系提出，主要解决了Nguyen和Skowron离散化算法中的属性离散化问题及无核数据集的高计算量问题。" 在传统的连续值属性离散化过程中，面临两大挑战：一是启发式约简算法可能无法找到能够对所有属性进行离散化的约简；二是对于没有核心的数据集，启发式约简算法的计算复杂度较高。为了解决这些问题，研究者引入了“候选核”这一新概念，它是基于粗糙集理论和属性频率函数构建的。候选核的概念有助于在离散化过程中更有效地处理连续属性。 粗糙集理论是一种处理不确定性和不完整信息的数学工具，它允许我们在不完全知识的情况下进行数据分析。属性频率函数则关注于属性值在数据集中的出现频率，这在确定属性的重要性或离散化边界时非常有用。基于候选核的启发式约简算法（BCC）利用这些理论基础，设计了一种新的约简策略，其目标是找到一个既能对所有属性进行离散化，又能降低计算复杂度的解。 BCC算法的核心思想是通过候选核来寻找最佳的离散化方案。候选核不仅考虑了属性值的分布情况，还考虑了属性之间的相互关系，从而在离散化过程中确保了信息损失的最小化。在大数据集的应用中，BCC算法表现出更高的效率和更好的离散化效果，这对于数据挖掘任务，如分类和规则发现，至关重要。 关键词涉及数据挖掘、粗糙集理论、离散化以及约简算法。数据挖掘是通过从大量数据中提取有价值信息的过程，而离散化是数据预处理的关键步骤，将连续值转化为离散值有助于简化分析和提升算法性能。约简算法则是寻找数据集中的核心属性子集，以减少计算复杂度并保持决策系统的等价性。 这项工作提供了一种创新的方法，通过引入候选核的概念改进了连续值属性的离散化过程，提高了大规模数据集的处理效率，对于理解和应用粗糙集理论以及优化数据挖掘过程具有重要意义。