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基于统计相关系数的数据离散化方法
被引量：
5
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作者
解亚萍
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第5期1409-1412,共4页
很多数据挖掘方法只能处理离散值的属性,因此,连续属性必须进行离散化。提出一种统计相关系数的数据离散化方法,基于统计相关理论有效地捕获了类属性间的相互依赖,选取最佳断点。此外,将变精度粗糙集(VPRS)模型纳入离散化中,有效地控制...
很多数据挖掘方法只能处理离散值的属性,因此,连续属性必须进行离散化。提出一种统计相关系数的数据离散化方法,基于统计相关理论有效地捕获了类属性间的相互依赖,选取最佳断点。此外,将变精度粗糙集(VPRS)模型纳入离散化中,有效地控制数据的信息丢失。将所提方法在乳腺癌症诊断以及其他领域数据上进行了应用,实验结果表明,该方法显著地提高了See5决策树的分类学习精度。
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关键词
离散化
数据挖掘
类属性相互依赖
变精度粗糙集
决策树
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职称材料
题名
基于统计相关系数的数据离散化方法
被引量：
5
1
作者
解亚萍
机构
兰州资源环境职业技术学院计算机中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第5期1409-1412,共4页
文摘
很多数据挖掘方法只能处理离散值的属性,因此,连续属性必须进行离散化。提出一种统计相关系数的数据离散化方法,基于统计相关理论有效地捕获了类属性间的相互依赖,选取最佳断点。此外,将变精度粗糙集(VPRS)模型纳入离散化中,有效地控制数据的信息丢失。将所提方法在乳腺癌症诊断以及其他领域数据上进行了应用,实验结果表明,该方法显著地提高了See5决策树的分类学习精度。
关键词
离散化
数据挖掘
类属性相互依赖
变精度粗糙集
决策树
Keywords
discretization
data mining
Class-Attribute Interdependence（CAI）
Variable Precision Rough Set（VPRS）
decision tree
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于统计相关系数的数据离散化方法
解亚萍
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
5
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