基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

摘要

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.