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基于样本分布与熵的数值型属性离散化
基于样本分布与熵的数值型属性离散化
来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kuakua01
【摘 要】
:
连续属性的离散化是数据预处理的重要工作。论文分析了基于熵的离散化方法的不足,从估计训练样本的概率分布的角度出发。提出基于样本分布与熵相结合的处理数值型属性的方法。
【作 者】
:
林永民
吕震宇
赵爽
朱卫东
【机 构】
:
河北理工大学经济管理学院,北京交通大学计算机与信息技术学院
【出 处】
:
计算机工程与应用
【发表日期】
:
2008年1期
【关键词】
:
数值型属性
熵
样本分布
离散化
numeric attribute
entropy
distribution of training examples
【基金项目】
:
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60503017),)唐山市重点实验室项目 (No.06360307A-6).
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连续属性的离散化是数据预处理的重要工作。论文分析了基于熵的离散化方法的不足,从估计训练样本的概率分布的角度出发。提出基于样本分布与熵相结合的处理数值型属性的方法。基于UCI数据的实验结果表明,该方法不仅具有比较好的判决精度,而且具有更快的计算速度。
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