连续属性值的整体离散化

被引：14

作者：

于金龙

李晓红

孙立新

机构：

[1] 哈尔滨市教育委员会!黑龙江哈尔滨

[2] 哈尔滨工业大学计算机科学与工程系!黑龙江哈尔滨

来源：

关键词：

机器学习; 离散化; 超立方体聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

给出一种基于超立方体聚类的连续性值整体离散化方法 .该方法先对训练例子进行超立方聚类 ,然后通过聚类区域在每个连续属性轴上的必要投影区间推导出每个连续属性的离散化划分点 .实验表明本方法不仅能显著减少离散化划分点和归纳规则数 ,而且能提高分类精度 .

引用

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