【摘 要】
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属性选择与属性提取是数据挖掘和知识发现领域中的重要预处理技术。本文同时利用这两种技术,提出基于互信息分组的名词型数据处理方案。首先,通过互信息把原始数据集属性分成
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属性选择与属性提取是数据挖掘和知识发现领域中的重要预处理技术。本文同时利用这两种技术,提出基于互信息分组的名词型数据处理方案。首先,通过互信息把原始数据集属性分成若干组。然后,每组属性通过笛卡尔集的方式合并成一个新的属性。最后,通过属性值约简,获得新的数据。在四个UCI数据集上的实验结果表明,本方法可以降低属性和属性值个数,并且相比原始数据集在ID3上的分类效果更好。
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