【摘 要】
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在数据挖掘领域,基于符号型数据分组的数据预处理是一个极富挑战性的问题,它给人们提供了一种更加简化的数据表现形式。在已往的研究中,相关学者提出了许多解决方案,例如,运
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在数据挖掘领域,基于符号型数据分组的数据预处理是一个极富挑战性的问题,它给人们提供了一种更加简化的数据表现形式。在已往的研究中,相关学者提出了许多解决方案,例如,运用粗糙集的方法来解决这一问题。文中提出了一种基于粒计算的符号型数据分组算法,主要分为粒度生成和粒度选择两个阶段。在粒度生成阶段,对于每一条属性,以对应属性值的聚类为叶子节点,自底向上以二进制树的形式构建粒层,形成属性树森林。在粒度选择阶段,以信息增益为基础,对每棵树进行全局考虑,选取最优的粒层,选层结果就是符号型数据的分组结果。实验结果表明,本
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