基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化

发布时间：2018-08-28 10:36

【摘要】：为了解决数据挖掘和机器学习领域中连续属性离散化问题,提出一种改进的自适应离散粒子群优化算法。将连续属性的断点集合作为离散粒子群,通过粒子间的相互作用最小化断点子集,同时引入模拟退火算法作为局部搜索策略,提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力。利用粗糙集理论中决策属性对条件属性的依赖度来衡量决策表的一致性,从而达到连续属性离散化的目的,最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验,并与其他算法做了对比实验,实验结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.
【作者单位】： 兰州交通大学电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61163009) 甘肃省科技支撑计划项目(No.144NKCA040)
【分类号】：TP18

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本文编号：2209137