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连续属性离散化的Imp-Chi2算法
被引量：
2
1
作者
桑雨
闫德勤
+1 位作者
刘磊
梁宏霞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第17期39-41,共3页
连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属...
连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序进行了合理的调整,能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验,在实验过程中,提出一种训练集类比例抽取方法,避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。
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关键词
连续属性离散化
CHI2算法
属性重要性
训练
集
类
比例
抽取
下载PDF
职称材料
题名
连续属性离散化的Imp-Chi2算法
被引量：
2
1
作者
桑雨
闫德勤
刘磊
梁宏霞
机构
辽宁师范大学计算机信息与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第17期39-41,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60372071)
辽宁省教育厅高等学校科学研究基金资助项目(2004C031)
辽宁师范大学校基金资助项目
文摘
连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序进行了合理的调整,能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验,在实验过程中,提出一种训练集类比例抽取方法,避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。
关键词
连续属性离散化
CHI2算法
属性重要性
训练
集
类
比例
抽取
Keywords
discretization of real value attributes
Chi2 algorithm
attribute significance
selection of training set according to class proportion
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
连续属性离散化的Imp-Chi2算法
桑雨
闫德勤
刘磊
梁宏霞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
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