【摘要】：為了解決數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中連續(xù)屬性離散化問題,提出一種改進的自適應(yīng)離散粒子群優(yōu)化算法。將連續(xù)屬性的斷點集合作為離散粒子群,通過粒子間的相互作用最小化斷點子集,同時引入模擬退火算法作為局部搜索策略,提高了粒子群的多樣性和尋找全局最優(yōu)解的能力。利用粗糙集理論中決策屬性對條件屬性的依賴度來衡量決策表的一致性,從而達到連續(xù)屬性離散化的目的,最后采用多組數(shù)據(jù)對此算法的性能進行了檢驗,并與其他算法做了對比實驗,實驗結(jié)果表明此算法是有效的。
[Abstract]:In order to solve the problem of continuous attribute discretization in the field of data mining and machine learning, an improved adaptive discrete particle swarm optimization algorithm is proposed. The breakpoint set of continuous attributes is regarded as discrete particle swarm, and the breakpoint subset is minimized by interaction between particles. At the same time, simulated annealing algorithm is introduced as a local search strategy, which improves the diversity of particle swarm and the ability of finding global optimal solution. The consistency of decision table is measured by using the dependence of decision attributes on conditional attributes in rough set theory, and the discretization of continuous attributes is achieved. Finally, the performance of this algorithm is tested by using multiple sets of data. Compared with other algorithms, the experimental results show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61163009) 甘肅省科技支撐計劃項目(No.144NKCA040)
【分類號】：TP18

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本文編號：2209137