连续属性离散化的Integral Chi2算法
连续属性离散化在机器学习和数据挖掘领域中有着重要的作用.连续属性离散化方法是否合理决定着对信息的表达和提取的准确性.Chi2算法基于统计学理论方法,对连续属性离散化研究产生着重要影响.在对Chi2及相关算法中统计量χ2应用意义讨论的基础上,提出了一种新的(Integral Chi2)算法,该算法基于概率统计理论把统计量χ2与分位点χ2α间对应的积分(概率)作为区间合并的依据,能够更合理更准确地对连续属性进行离散化.实验结果证明了算法的有效性.
连续属性离散化、Chi2算法、数据挖掘
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金60372071;辽宁省教育厅资助项目2004C031;辽宁师范大学校科研和教改项目
2008-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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