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提出一种基于改进粒子群的连续属性离散化算法。该算法结合集群智能优化理论和粗糙集理论，将各属性离散化分割点初始化为粒子群体，通过粒子间的相互作用寻求最优离散化分割点。将提出的离散化算法应用于UCI数据集实验中，实验结果表明，该算法能使决策系统的信息损失降低到最小，并可获取更为简洁的决策规则。
一种基于改进粒子群的连续属性离散化算法
【摘 要】
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提出一种基于改进粒子群的连续属性离散化算法。该算法结合集群智能优化理论和粗糙集理论，将各属性离散化分割点初始化为粒子群体，通过粒子间的相互作用寻求最优离散化分割点。
【机 构】
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北京交通大学中国产业安全研究中心,固体废物处理与环境安全教育部重点实验室
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2013年21期
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