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Bad：基于最小描述长度的均衡离散化方法
被引量：
2
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作者
黄东
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2011年第12期130-135,共6页
连续数据离散化是数据挖掘分类方法中的重要预处理过程。本文提出一种基于最小描述长度原理的均衡离散化方法,该方法基于最小描述长度理论提出一种均衡的离散化函数,很好地衡量了离散区间与分类错误之间的关系。同时,基于均衡函数提出...
连续数据离散化是数据挖掘分类方法中的重要预处理过程。本文提出一种基于最小描述长度原理的均衡离散化方法,该方法基于最小描述长度理论提出一种均衡的离散化函数,很好地衡量了离散区间与分类错误之间的关系。同时,基于均衡函数提出一种有效的启发式算法,寻找最佳的断点序列。仿真结果表明,在C5.0决策树和Naive贝叶斯分类器上,提出的算法有较好的分类学习能力。
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关键词
离散化
数据挖掘
最小描述长度
均衡函数
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题名
Bad：基于最小描述长度的均衡离散化方法
被引量：
2
1
作者
黄东
机构
宜宾学院计算机与信息工程学院。四川宜宾
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2011年第12期130-135,共6页
基金
宜宾学院校基金资助项目(2010Z10)
文摘
连续数据离散化是数据挖掘分类方法中的重要预处理过程。本文提出一种基于最小描述长度原理的均衡离散化方法,该方法基于最小描述长度理论提出一种均衡的离散化函数,很好地衡量了离散区间与分类错误之间的关系。同时,基于均衡函数提出一种有效的启发式算法,寻找最佳的断点序列。仿真结果表明,在C5.0决策树和Naive贝叶斯分类器上,提出的算法有较好的分类学习能力。
关键词
离散化
数据挖掘
最小描述长度
均衡函数
Keywords
discretization
data mining
minimum description length（MDL）
balanced function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
Bad：基于最小描述长度的均衡离散化方法
黄东
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2011
2
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