提出一种连续属性值域划分的离散化新方法，该方法定义一个新的离散化函数，依据类与属性之间的相互依赖关系选择最优的离散区间列表；此外，采用变精度粗糙集理论合理地控制数据离散化产生的信息丢失，减少分类错误。仿真结果和统计分析表明，提出的方法有较好的C5.0决策树分类能力。
2023-04-05 17:10:55
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结合Matlab语言和粗糙集理论的特点,提出了集合的二进制表示方案,巧妙地解决了基于变精度粗糙集模型的程序设计
问题。
2021-04-06 15:28:15
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