一种基于森林优化的粗糙集离散化算法

作者:徐东 王鑫 孟宇龙 张子迎

关键词: 离散化 森林优化 多维 变精度粗糙集 寻优网络 断点子集

摘要:多维属性离散化能提升机器学习算法训练的速度与精度,目前的离散化算法性能较低且多是单属性离散,忽略了属性之间的潜在关联。基于此,提出了一种基于森林优化的粗糙集离散化算法(a discretization algorithm based on forest optimization and rough set,FORDA)。该算法针对多维连续属性的离散化,依据变精度粗糙集理论,设计适宜值函数,进而构建森林寻优网络,迭代搜索最优断点子集。在UCI数据集上的实验结果表明,与当前主流的离散化算法相比,所提算法能避免局部最优,显著提升了SVM分类器的分类精度,其离散化性能更为优良,且具有一定的通用性,验证了算法的有效性。


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