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基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化
改进离散粒子群优化方法在连续属性离散化中的应用
摘要：
连续属性离散化是数据预处理的一个重要步骤，它将连续型属性转化为离散型属性，有助于提高数据挖掘算法的性能。本论文提出了一种基于改进离散粒子群优化算法的连续属性离散化方法。该方法通过引入新的启发式策略和调整算法参数的机制,提高离散粒子群算法的求解能力，并在离散化结果的一致性和评估指标上取得了更好的效果。实验证明，本方法在连续属性离散化问题上具有较好的性能。
一、引言
数据预处理是数据挖掘中不可或缺的一项重要任务。其中，连续属性离散化是其中一个重要的步骤，它将连续型属性转化为有限个离散型属性值，减少了数据的复杂性并保留了属性的重要信息。当前，离散化方法的研究主要集中在经典的数据划分和离散化算法上。但是，传统的离散化方法往往过于简单，无法很好地处理复杂的问题。因此，如何提高连续属性离散化的效果成为当前研究的热点之一。
二、相关工作
离散粒子群优化算法是一种基于进化计算的优化算法。它通过模拟鸟群觅食行为，不断修改粒子的位置和速度来搜索优化问题的最优解。然而，在连续属性离散化问题中，传统的离散粒子群优化算法存在一些不足，如搜索速度慢、易陷入局部最优以及结果的一致性不足等。
三、改进离散粒子群优化方法
本文针对传统离散粒子群优化算法存在的问题，提出了一种改进离散粒子群优化方法。首先，引入了自适应与混合策略，通过动态调整算法参数来提高搜索效率。其次，采用多组粒子群搜索策略，增强算法的全局搜索能力。此外，引入了惯性权重的机制，提高了算法的收敛速度和稳定性。
四、实验与分析
本文在UCI数据集上进行了一系列实验。实验结果表明，我们提出的改进离散粒子群优化方法在连续属性离散化问题上取得了较好的效果。与传统离散粒子群优化算法相比，我们的方法具有更快的搜索速度和更强的全局搜索能力。
五、结论
本文提出了一种基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化方法。该方法通过引入新的启发式策略和调整算法参数的机制，改善了离散粒子群算法在连续属性离散化中的求解能力。实验表明，该方法在离散化结果的一致性和评估指标上取得了更好的效果。未来的研究可以进一步探索改进算法的参数设置和策略选择，提高其性能和实用性。