-
题名基于混合概率模型的无监督离散化算法
被引量：16
- 1
-
-
作者
李刚
童頫
-
机构
迪多大学计算与数学学院
上海大学计算机科学系
-
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第2期158-164,共7页
-
基金
自然科学基金 (69873 0 3 1)资助
-
文摘
现实应用中常常涉及许多连续的数值属性 ,而目前许多机器学习算法则要求所处理的属性取离散值 .根据在对数值属性的离散化过程中 ,是否考虑相关类别属性的值 ,离散化算法可分为有监督算法和无监督算法两类 .基于混合概率模型 ,该文提出了一种理论严格的无监督离散化算法 ,它能够在无先验知识、无类别属性的前提下 ,将数值属性的值域划分为若干子区间 。
-
关键词
人工智能
机器学习
混合概率模型
无监督离散化算法
-
Keywords
artificial intelligence, machine learning, discretization, mixture probabilistic model
-
分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名连续属性离散化算法研究综述
被引量：10
- 2
-
-
作者
张钰莎
蒋盛益
-
机构
广东外语外贸大学南国商学院信息科学技术系
广东外语外贸大学信息学院
-
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第8期6-8,140,共4页
-
基金
国家自然科学基金项目(61070061)
-
文摘
在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间复杂度以及对后续分类的影响等角度进行对比。最后对连续属性离散化的一些主要研究方向进行展望。
-
关键词
有监督离散化算法
无监督离散化算法
分类算法
-
Keywords
Supervised features discretisation Unsupervised features discretisation Classification algorithm
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
