數據挖掘過程中連續屬性離散化新方法研究

在知識發現和機器學習領域里,許多數據挖掘方法如基于粗集的數據挖掘工具等需要使用離散的屬性值,但實際觀測到的大多是連續性屬性數據,這對許多新型數據挖掘工具的研究帶來了不便.本文針對以上問題,在綜合分析目前連續屬性離散化方法的基礎上,提出了一種基于數據分布特征的連續屬性離散化新方法,并用經典算例驗證了此算法,實驗結果表明該方法具有合理性和可行性.

作 者： 張文宇 ZHANG Wen-yu   作者單位： 西安郵電學院,管理系,陜西,西安,710061  刊 名： 數學的實踐與認識  ISTIC PKU 英文刊名： MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY  年，卷(期)： 2007 37(10)  分類號： O1  關鍵詞： 知識發現   數據挖掘   連續屬性   離散化   數據分布  

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