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多关系离散化方法
1
作者
何军
谢冶博
+2 位作者
刘红岩
顾应钦
杜小勇
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期40-44,共5页
为了从多关系数据库中挖掘知识,需要对连续取值的属性进行离散化。已有离散化方法都是针对单表设计,不能直接用于多关系环境。基于信息熵和最小描述长度原理,该文提出3种多关系离散化方法,分别为对表关系图的广度遍历方法(MRD_Breadth)...
为了从多关系数据库中挖掘知识,需要对连续取值的属性进行离散化。已有离散化方法都是针对单表设计,不能直接用于多关系环境。基于信息熵和最小描述长度原理,该文提出3种多关系离散化方法,分别为对表关系图的广度遍历方法(MRD_Breadth)、对表关系图的深度遍历方法(MDR_Depth)和选择较优路径的贪婪算法(MDR_Greedy),实现了不同的类别传递和离散化方法选择策略。实验结果表明这些方法可以提高分类算法的效率和准确度。
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关键词
离散化
分类
多关系
信息熵
原文传递
题名
多关系离散化方法
1
作者
何军
谢冶博
刘红岩
顾应钦
杜小勇
机构
中国人民大学信息学院
清华大学经济管理学院
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期40-44,共5页
基金
国家自然科学基金(70871068,70621061)
数据与知识工程教育部重点实验室开放课题(2008001)
中国人民大学985自由探索项目
文摘
为了从多关系数据库中挖掘知识,需要对连续取值的属性进行离散化。已有离散化方法都是针对单表设计,不能直接用于多关系环境。基于信息熵和最小描述长度原理,该文提出3种多关系离散化方法,分别为对表关系图的广度遍历方法(MRD_Breadth)、对表关系图的深度遍历方法(MDR_Depth)和选择较优路径的贪婪算法(MDR_Greedy),实现了不同的类别传递和离散化方法选择策略。实验结果表明这些方法可以提高分类算法的效率和准确度。
关键词
离散化
分类
多关系
信息熵
Keywords
discretization
classification
multi-relation
information entropy
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多关系离散化方法
何军
谢冶博
刘红岩
顾应钦
杜小勇
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
原文传递
已选择
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