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摘要:
连续属性离散化方法对后续阶段的机器学习和数据挖掘过程有着重要的意义.提出一种新的针对决策表的离散化算法,在该算法中,首先将信息熵用作判断标准,从候选断点集中选择合适的断点,然后删除一些冗余的断点来优化离散结果,在删除过程中为了尽可能保证决策表分类能力不变,使用不一致率对该过程进行控制.最后选取多组实验数据,使用当前流行的分类算法--支持向量机(SVM)对离散化后的数据进行分类预测,并与其它离散算法进行对比,结果表明本算法是有效的.
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文献信息
篇名 一种基于信息论的决策表连续属性离散化算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 连续属性离散化 决策表 信息熵 不一致率
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 231-233,237
页数 分类号 TP18
字数 4984字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.04.058
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 闫德勤 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 124 1071 15.0 28.0
2 岳海亮 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 2 18 1.0 2.0
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
连续属性离散化
决策表
信息熵
不一致率
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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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