连续属性值的整体离散化-中国学术期刊网络出版总库

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连续属性值的整体离散化

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【英文篇名】	Global discretization of continuously valued attributes
【下载频次】	★★★★★
【作者】	于金龙; 李晓红; 孙立新;
【英文作者】	YU Jin long 1; LI Xiao hong 2; SUN Li xin 2 (1.Harbin Education Committee; Harbin 150001; China; 2.Dept. of Computer Science and Engineering; Harbin Institute of Technology; China);
【作者单位】	哈尔滨市教育委员会; 哈尔滨工业大学计算机科学与工程系;
【文献出处】	哈尔滨工业大学学报 , JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY, 编辑部邮箱 2000年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	机器学习; 离散化; 超立方体聚类;
【英文关键词】	machine learning; discretization; hyper cube clustering;
【摘要】	给出一种基于超立方体聚类的连续性值整体离散化方法 .该方法先对训练例子进行超立方聚类 ,然后通过聚类区域在每个连续属性轴上的必要投影区间推导出每个连续属性的离散化划分点 .实验表明本方法不仅能显著减少离散化划分点和归纳规则数 ,而且能提高分类精度 .
【英文摘要】	The global discretization of continuously valued attribute is one of the essential techniques in applying symbolic inductive learning algorithms. Based on hyper cube clustering, a global discretization approach has been provided. Experimental results indicate that global discretization approach can significantly decrease the number of discretization cut points and the number of rules, but increase the accuracy of the classifiers.
【分类号】	TP301.6
【正文快照】	对符号型归纳学习系统(如ＡＱ[1]、ＡＥ[2]和ＩＤ3[3]等),连续属性的离散化(ＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＡｔｔｒｉｂｕｔｅＤｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ)具有双重意义.一方面,能使符号型学习系统有效处理实际应用中经常遇到的连续属性值问题;另一方面,离散化可以加快学习的速度和简

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