基于粗糙集理论的连续值属性离散化方法的深度剖析与创新探索.docx

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2025-09-25 发布于上海
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基于粗糙集理论的连续值属性离散化方法的深度剖析与创新探索

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，数据挖掘和机器学习作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，得到了广泛的应用和深入的研究。在实际的数据集中，属性通常可分为离散属性和连续属性。离散属性的值是有限且可数的，易于被大多数数据挖掘和机器学习算法直接处理。然而，连续属性的值域是连续的，取值范围无限，这给许多算法的处理带来了挑战。

例如，在医疗数据挖掘中，患者的年龄、血压、血糖等属性往往是连续值；在金融风险评估中，客户的收入、资产规模、贷款金额等也是连续属性。这些连续属性若直接用于传统的