【摘 要】
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Most of the existing discretization methods such as k-interval discretization, equal width and equal frequency methods do not take the dependencies of decis
【机 构】
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Hebei Agricultural University,071001 Baoding,China
【出 处】
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”数字化中医信息系统“临床术语本体研究专家研讨会
论文部分内容阅读
Most of the existing discretization methods such as k-interval discretization, equal width and equal frequency methods do not take the dependencies of decision attributes on condition attributes into account.In this paper, we propose a discretization algorithm that can keep the dependencies of the decision attribute on condition attributes, or keep the positive regions of the partition of the decision attribute.In the course of inducing classification rules from a data set, keeping these dependencies can achieve getting the set of the least condition attributes and the highest classification precision.
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