基于杂度削减的连续属性离散化方法 |
| |
作者姓名: | 熊平 |
| |
作者单位: | 中南财经政法大学信息与安全工程学院,武汉,430074 |
| |
基金项目: | 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
| |
摘 要: | 连续属性离散化在人工智能和数据挖掘领域具有重要的作用。文章用杂度削减指标来量化离散化后区间内的一致性和区间之间的差异性,进而提出了基于这一指标的离散化方法。通过调整最小杂度削减阈值并构建二叉树来确定划分区间的断点,能够有效地寻求全局最优的离散化方案。模拟实验验证了该方法相对于传统方法的优势。
|
关 键 词: | 连续属性 离散化 杂度 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|