期刊文章详细信息
数据挖掘过程中连续属性离散化新方法研究
Research on Discretization of Successive Attributes in Data Mining
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]西安邮电学院管理系,陕西西安710061
基 金：陕西省教育厅专项科研计划基金(05JK092)
年 份：2007
卷 号：37
期 号：10
起止页码：90-96
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD_E2011_2012、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
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
分 类 号：TP311.13]
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