数据挖掘过程中连续属性离散化新方法研究

摘要：

在知识发现和机器学习领域里,许多数据挖掘方法如基于粗集的数据挖掘工具等需要使用离散的属性值,但实际观测到的大多是连续性属性数据,这对许多新型数据挖掘工具的研究带来了不便.本文针对以上问题,在综合分析目前连续属性离散化方法的基础上,提出了一种基于数据分布特征的连续属性离散化新方法,并用经典算例验证了此算法,实验结果表明该方法具有合理性和可行性.

关键词：知识发现、数据挖掘、连续属性、离散化、数据分布

所属期刊栏目：37

分类号：O1(数学)

资助基金：陕西省教育厅资助项目05JK092

在线出版日期：2007-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：90-96