基于自適應混合禁忌搜索粒子群的連續(xù)屬性離散化算法
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針對粗糙集不能較好地處理連續(xù)型屬性的問題，結合粗糙集理論和粒子群算法，提出基于自適應混合禁忌搜索粒子群的連續(xù)屬性離散化算法。首先，該算法通過對參數(shù)的自適應更新操作，從而避免了粒子群出現(xiàn)早熟的現(xiàn)象；然后將粒子群當代得到的全局最優(yōu)粒子送入禁忌算法中進行優(yōu)化，有效地提升了算法的局部探索能力；在兼顧決策表系統(tǒng)一致性的同時，將劃分的斷點初始化為一群隨機粒子，通過改進后粒子群的自我迭代得到最佳的離散化劃分點。實驗結果表明，與其他結合粗糙集的離散化算法相比，該算法具有更高的規(guī)則分類精度和較少的離散化斷點個數(shù)，對連續(xù)屬性的離散化效果較好。
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