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一种连续属性值域划分的离散化新方法
一种连续属性值域划分的离散化新方法
作者:
张光会
陈爱萍
原文服务方:
计算机应用研究
离散化
数据挖掘
相互依赖
变精度粗糙集
决策树
摘要:
提出一种连续属性值域划分的离散化新方法,该方法定义一个新的离散化函数,依据类与属性之间的相互依赖关系选择最优的离散区间列表;此外,采用变精度粗糙集理论合理地控制数据离散化产生的信息丢失,减少分类错误.仿真结果和统计分析表明,提出的方法有较好的C5.0决策树分类能力.
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文献信息
篇名
一种连续属性值域划分的离散化新方法
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
离散化
数据挖掘
相互依赖
变精度粗糙集
决策树
年,卷(期)
2012,(4)
所属期刊栏目
算法研究探讨
研究方向
页码范围
1307-1310
页数
分类号
TP18
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-3695.2012.04.029
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
陈爱萍
金陵科技学院信息技术学院
13
67
3.0
8.0
传播情况
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版权信息
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节点文献
离散化
数据挖掘
相互依赖
变精度粗糙集
决策树
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
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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