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连续属性离散化算法研究综述
被引量:
10
1
作者
张钰莎
蒋盛益
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第8期6-8,140,共4页
在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间复杂度以及对后续分类的影响等角度进行对比。最后对连续属性...
在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间复杂度以及对后续分类的影响等角度进行对比。最后对连续属性离散化的一些主要研究方向进行展望。
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关键词
有监督离散化算法
无
监督
离散
化
算法
分类
算法
下载PDF
职称材料
题名
连续属性离散化算法研究综述
被引量:
10
1
作者
张钰莎
蒋盛益
机构
广东外语外贸大学南国商学院信息科学技术系
广东外语外贸大学信息学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第8期6-8,140,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61070061)
文摘
在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间复杂度以及对后续分类的影响等角度进行对比。最后对连续属性离散化的一些主要研究方向进行展望。
关键词
有监督离散化算法
无
监督
离散
化
算法
分类
算法
Keywords
Supervised features discretisation Unsupervised features discretisation Classification algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
连续属性离散化算法研究综述
张钰莎
蒋盛益
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014
10
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