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基于粗糙集的连续值属性约简算法研究的中期报告
一、研究背景：
近年来，粗糙集理论在数据挖掘中的应用越来越广泛，尤其是在特征选择领域受到了广泛的关注。然而，传统的粗糙集算法只能处理离散属性，对于连续值属性的处理并不是很理想。因此，如何有效地处理连续值属性并进行特征选择是一个亟待解决的问题。
二、研究目的：
本研究旨在探索基于粗糙集的连续值属性约简算法，通过有效地处理连续值属性，提高特征选择的准确性和效率，为实际应用提供参考。
三、研究内容：
1、研究已有的基于粗糙集的连续值属性约简算法，比较其特点和优缺点，找出其局限性和改进空间。
2、提出一种基于粗糙集的新型连续值属性约简算法，对其进行算法设计和分析。
3、使用UCI数据集进行实验验证，评估所提出算法的准确性和效率，并与已有算法进行比较。
四、研究进展：
1、已对基于粗糙集的连续值属性约简算法进行了深入探讨，并总结了现有算法的优缺点。
2、正在尝试提出一种新型的基于粗糙集的连续值属性约简算法，并正在进行算法设计和分析。
3、已经获得UCI数据集，并正在进行实验验证和比较。
五、研究计划：
1、继续完善新型连续值属性约简算法的设计和分析，提高算法的效率和准确性。
2、对算法进行实际的数据集测试和性能评估。
3、撰写论文，完成研究报告。