基于信息熵的粗糙集连续属性多变量离散化算法

基于信息熵的粗糙集连续属性多变量离散化算法基于信息熵的粗糙集连续属性多变量离散化算法摘要：随着数据挖掘的发展，对于连续属性的离散化处理越来越被重视。本论文基于信息熵的粗糙集理论，提出了一种用于连续属性

基于信息熵的粗糙集连续属性多变量离散化算法 基于信息熵的粗糙集连续属性多变量离散化算法 摘要：随着数据挖掘的发展，对于连续属性的离散化处理越来越被 重视。本论文基于信息熵的粗糙集理论，提出了一种用于连续属性多变 量离散化的算法。该算法通过计算信息熵来评估变量之间的相关性，并 通过粗糙集理论确定最佳分割点，实现连续属性的离散化处理。实验结 果表明，该算法能够有效地降低数据维度，提高数据挖掘的效率与准确 性。 关键词：连续属性；离散化；信息熵；粗糙集；多变量 1.引言 数据挖掘的目标是从大规模的数据中发现隐藏的模式与知识。然 而，大部分数据挖掘算法只能处理离散属性数据，无法直接处理连续属 性数据。因此，连续属性的离散化处理成为了数据挖掘中一个重要的预 处理步骤。目前，关于连续属性离散化的研究主要可以分为两类：基于 统计的方法和基于粗糙集的方法。前者注重于数据分布的统计特性，后 者则在信息熵的基础上发展出了一系列的离散化算法。 2.相关工作 2.1基于统计的方法 基于统计的方法主要是通过计算连续属性的均值和方差等统计指 标，根据指定的离散化粒度将连续属性划分为若干个离散值。这种方法 简单直观，易于理解和实现。但是，它忽视了属性之间的相互关联性， 容易引入冗余信息，从而降低了数据挖掘的效率与准确性。 2.2基于粗糙集的方法 粗糙集理论是数据挖掘中常用的一种数学工具，它通过粗糙近似关 系描述属性之间的相互依赖关系。基于粗糙集理论的离散化方法可以更