【摘 要】
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提出了一种基于类-属性关系依赖度的数据离散化方法，其特点是：借助统计学的入相关系数，有效地捕获类-属性间的相互依赖，以此来选取最佳断点．并利用粗糙集属性依赖度分析方法，对实验
【机 构】
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兰州资源环境职业技术学院信息管理系
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提出了一种基于类-属性关系依赖度的数据离散化方法，其特点是：借助统计学的入相关系数，有效地捕获类-属性间的相互依赖，以此来选取最佳断点．并利用粗糙集属性依赖度分析方法，对实验数据进行有效分析，挖掘出对决策分析影响大的属性，去掉对决策分析影响小的冗余属性，以此构造数据挖掘模型．实例测试表明：该方法显著提高了决策树的分类学习精度，尤其在乳腺癌的症诊断上效果显著．
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