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为解决经典粗糙集理论在处理决策表离散化时规则数多、准确率低的问题，文中提出基于贪心算法和属性值分布率相结合的二次离散化方法．与目前很多离散方法不考虑决策相容性相比，该方法能够最大限度地保留系统的有用信息．通过实验验证了该方法的有效性．
基于分布率的连续属性二次离散化算法
【摘 要】
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为解决经典粗糙集理论在处理决策表离散化时规则数多、准确率低的问题，文中提出基于贪心算法和属性值分布率相结合的二次离散化方法．与目前很多离散方法不考虑决策相容性相比，该
【机 构】
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河南科技大学电子信息工程学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2009年1期
【基金项目】
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河南省教育厅重点科技攻关项目（082102210015）,河南科技大学青年基金（2007QN041）
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