摘要: 针对粗糙集理论只能处理离散数据的局限,提出了基于决策的剥离式连续属性离散化方法,一改传统的候选断点集合的获取方法,直接通过分析连续属性在各决策类的取值范围和计算属性重要度,完成对连续属性的初步离散.此外,本文提出候选断点集的推移原则,可逐步减小候选断点集的范围.由于每次都是针对尚不能明确分类的样本进行细化,因此随着候选断点集的减少和明确分类样本的增加,系统能够迅速收敛,并且离散化后的决策表总是相容的,这与目前很多离散方法不考虑决策相容性相比,能够最大限度地保留系统的有用信息.本文提出的离散化方法是领域独立
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