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数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的、针对某些用户的信息的高级处理过程。属性选择是数据挖掘领域非常重要的一个研究方向,属性选择的好坏对挖掘的性能和结果有着很大的影响。提出了一种新的属性选择算法,即基于信息增益和卡方检验的属性选择算法,并在离网预测模型中得到了应用,取得了相当不错的效果。
基于属性选择算法的数据挖掘在离网预测模型中的应用
【摘 要】
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数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的、针对某些用户的信息的高级处理过程。属性选择是数据挖掘领域非常重要的一个研究方向,属性选择的好坏对挖掘的性能和结果有着很大的影响。提出了一种新的属性选择算法,即基于信息增益和卡方检验的属性选择算法,并在离网预测模型中得到了应用,取得了相当不错的效果。
【机 构】
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浙江大学计算机学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2007年11期
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