一种基于SOFM网络的连续属性离散化方法

• 作者: 南书坡
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 离散化 神经网络 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 110-111
• 页数: 2页
• 字数: 2255字
• 语种: 中文

摘要

实际的数据挖掘过程中,经常遇到的一个难题就是数据库中的某些属性上的属性值是连续的,如果不对这些数据进行处理,那么给规则的提取带来了很大的困难.本文利用SOFM网络能够找到连续属性断点的功能,提出了一种基于SOFM网络的离散化方法,从而实现了对连续属性的离散化.算法分析和实验证明,本算法是切实可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	南书坡	河南师范大学新联学院	23	38	3.0	5.0