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摘要:
连续属性的离散化是数据预处理的重要工作.论文分析了基于熵的离散化方法的不足,从估计训练样本的概率分布的角度出发,提出基于样本分布与熵相结合的处理数值型属性的方法.基于UCI数据的实验结果表明,该方法不仅具有比较好的判决精度,而且具有更快的计算速度.
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文献信息
篇名 基于样本分布与熵的数值型属性离散化
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 数值型属性 样本分布 离散化
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 159-161
页数 3页 分类号 TP18
字数 3277字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.01.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林永民 河北理工大学经济管理学院 10 125 7.0 10.0
2 赵爽 河北理工大学经济管理学院 10 104 6.0 10.0
3 吕震宇 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 7 1.0 1.0
4 朱卫东 河北理工大学经济管理学院 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数值型属性
样本分布
离散化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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