统计指标离散化方法及应用

陈浩

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统计指标离散化方法及应用

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连续数据离散化能够提高数据挖掘算法的分类能力.文中提出一种基于统计指标的连续属性离散化方法,凭借相关系数衡量类与属性间的关联度,获取最优区间列表.引入变精度粗糙集模型,有效地控制数据由离散化导致的信息丢失.该方法在声纳传感器数据识别以及其它领域上进行了应用.实验结果表明,该方法在J48决策树上有很好的分类能力.

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来源
《微电子学与计算机》 |2011年第11期|106-109|共4页
作者
陈浩;
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作者单位

天津科技大学电子信息与自动化学院;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
离散化; 数据挖掘; 关联度; 变精度粗糙集; 决策树;

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