作者：叶明全; 胡学钢灰色关联度粗糙集连续属性数据离散化
摘要：连续属性的离散化是粗糙集理论亟待解决的关键问题之一。基于灰色系统和粗糙集的有关理论，提出了一种新的基于属性重要性的离散化算法。该算法以条件属性对决策属性的灰色关联度来度量条件属性的重要性，在保证决策表原始分类能力不变的前提下，按照属性重要性由小到大的顺序对每个条件属性的侯选断点进行考察，将冗余的断点去掉，从而将条件属性离散化。同时给出了该算法的时间复杂度分析，并通过实例分析验证了算法的有效性和实用性。
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