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摘要:
在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化.由于正态分布的广泛性,本文提出一种基于正态分布的近似等频离散化方法.该方法实现简单,关于数据集大小具有线性时间复杂度,适用于大规模数据集.在许多数据集上与文献中多个离散化方法进行了对比测试,实验结果表明,提出的无指导的离散化方法是有效、可行的.
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文献信息
篇名 一种近似等频离散化方法
来源期刊 暨南大学学报(自然科学与医学版) 学科 工学
关键词 正态分布 离散化 等频方法
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 计算机协同技术
研究方向 页码范围 31-34
页数 4页 分类号 TP311.13
字数 3068字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-9965.2009.01.008
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 蒋盛益 广东外语外贸大学信息学院 92 1053 18.0 28.0
2 李霞 广东外语外贸大学信息学院 41 308 10.0 15.0
3 郑琪 广东外语外贸大学信息学院 9 64 5.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
正态分布
离散化
等频方法
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
暨南大学学报(自然科学与医学版)
双月刊
1000-9965
44-1282/N
16开
广州市石牌暨南大学
1936
chi
出版文献量(篇)
3168
总下载数(次)
6
总被引数(次)
18800
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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