一种改进的CAIM算法
作者:李慧 闫德勤 张迎春 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 大连116081
摘要:在CAIM算法中,离散判别式仅考虑了区间中最多的类与属性间的依赖度,使离散化过度而导致结果不精确。基于此,提出对CAIM的改进算法,该算法考虑到按属性重要性从小到大顺序进行离散,同时根据粗糙集理论提出条件属性可分辨率概念,与近似精度同时控制信息表最终的离散程度,有效解决了离散化过度问题。实验通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的数据进行识别和分类预测,结果证明了该算法的有效性。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社