针对在实际应用中可能由于人为或其他因素造成某个粒度下属性值变化的问题,研究了某个粒度下属性值变化时最优粒度的选择策略,并根据理论研究内容设计了相应的静态和动态最优粒度选择算法,最后在UCI数据库中选取6组数据进行了实验.实验结果表明,新提出的方法是可行且有效的,且相对比静态算法动态最优粒度选择算法在一定程度上减少了计算时间,提高了时间效率.
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