对Chi2系列算法的改进方法

被引：3

作者：

桑雨 ^{[1
]}

闫德勤 ^{[1
]}

梁宏霞 ^{[1
]}

李克秋 ^{[2
]}

机构：

[1] 辽宁师范大学计算机系

[2] 大连理工大学计算机系

来源：

小型微型计算机系统 | 2009年 / 30卷 / 03期

关键词：

连续属性离散化; Chi2算法; 粗糙集; 差异序列;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

Chi2系列算法是基于概率统计理论的连续属性离散化重要方法.论文对Chi2相关算法进行了深入分析,指出其中的不足,提出一种新的连续属性离散化方法:Rectified Chi2算法.新算法给出一种新的区间合并依据,能够更合理更有效地对连续属性进行离散化.在此基础上,考虑仅以最大差异为区间合并标准存在不合理性,提出一种基于差异序列为标准的区间合并方法,该方法可以大大提高Chi2系列算法的离散化效果.实验结果证明了上述算法的有效性.

引用

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页数：6