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连续属性离散化的Imp-Chi2算法
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2009-04-17
张生
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连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题，离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究
Chi2 系列算法，提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2 算法，该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序
进行了合理的调整，能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5 和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验，在实验过程
中，提出一种训练集类比例抽取方法，避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。
关键词：连续属性离散化；Chi2 算法；属性重要性；训练集类比例抽取
Chi2 系列算法，提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2 算法，该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序
进行了合理的调整，能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5 和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验，在实验过程
中，提出一种训练集类比例抽取方法，避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。
关键词：连续属性离散化；Chi2 算法；属性重要性；训练集类比例抽取
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