Bad:基于最小描述长度的均衡离散化方法

• 作者: 黄东
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 离散化 数据挖掘 最小描述长度 均衡函数
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 130-135
• 分类号: TP18
• 字数: 4850字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.12.024

摘要

连续数据离散化是数据挖掘分类方法中的重要预处理过程.本文提出一种基于最小描述长度原理的均衡离散化方法,该方法基于最小描述长度理论提出一种均衡的离散化函数,很好地衡量了离散区间与分类错误之间的关系.同时,基于均衡函数提出一种有效的启发式算法,寻找最佳的断点序列.仿真结果表明,在C5.0决策树和Naive贝叶斯分类器上,提出的算法有较好的分类学习能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄东	宜宾学院计算机与信息工程学院	15	39	4.0	5.0