《表5 离散化后的决策表》

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《一种结合随机游走和粗糙决策的文本分类方法》

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在文本决策表离散化过程中，首先进行的是等价类的划分，通过算法2可以得到等价类的划分结果为U/{B}={{U1}，{U2，U599}，{U3，U600}，{U4}，…，{U598}}，通过算法3合并特征的相邻区间并且生成切割点集合，合并结果为，又因为{U2，U599}和{U3，U600}不满足算法3中的等价类合并判定条件，因此可以得到属性B的一个切割点cut1=（f （U599，B）+f（U3，B）） /2，代入决策表中特征对应的文本权重值得到切割点值为0.15.接下来，基于切割点cut，再把U/{B}划分为两部分，两部分分别记为T1={{U1，U4}，{U2，U599}，{U3，U600}}和T2={{U5}，…，{U598}}，接下来重复上面的步骤，依次找到每个属性的切割点，通过使用每个属性所包含的切割点进行决策表的离散化操作.离散化后的决策表如表5所示.