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探讨了贪心及其改进算法、基于属性重要性、基于信息熵和基于聚类四类连续属性离散化算法,并通过实验验证这四类算法的离散化效果。实验结果表明,数据集离散化的效果不仅取决于使用算法,而且与数据集连续属性的分布和决策数据值的分类也有密切关系。
连续属性离散化算法比较研究
【摘 要】
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探讨了贪心及其改进算法、基于属性重要性、基于信息熵和基于聚类四类连续属性离散化算法,并通过实验验证这四类算法的离散化效果。实验结果表明,数据集离散化的效果不仅取决
【机 构】
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合肥工业大学管理学院电子商务研究所
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2007年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金(70471046);教育部博士点基金(20040359004)
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