基于粗糙集的贝叶斯网络连续变量离散化算法
瞿英1 ,李萍2 ,吴祈宗2 ,贾建3
1. 北京理工大学；河北科技大学
Rough set-based algorithm for discretizing continuous variables of Bayesian network
摘要 分析了布尔逻辑和粗糙集理论相结合的离散化算法在贝叶斯网络建模中应用的局限性，提出基于断点值逐次扫描划分实例对的连续变量离散化算法，改变了原算法中基于断点区间划分实例对的计算方法，应用实例表明，该算法时间复杂度和空间复杂度较低，具有较强的实用性，更适用于贝叶斯网络中的连续数据离散化处理。
关键词 ：
粗糙集理论 ,
连续变量离散化 ,
候选断点 ,
贝叶斯网络 ,
信息表
Abstract ：Based on the analysis of the limitation that the discretization algorithm of Rough Set (RS) and Boolean reasoning approach did not work well in Bayesian network, a new algorithm was put forward to distinguish two samples by the value of candidate cuts, not by the intervals determined by two candidate cuts. The case study indicates that the improved algorithm can reduce preferably the space complexity and time complexity of the discretization. It is effective on discretizing continuous variables of Bayesian network.
Key words ：
Rough Set (RS) theory
discretizing continuous variables
candidate cut
Bayesian network
information table
收稿日期: 2009-03-11
出版日期: 2009-11-10
基金资助: 河北省教育厅软科学基金项目（2007205）；河北省科技厅软科学项目资助（074572214）;省部级基金
通讯作者:
瞿英
E-mail: quying1973@126.com
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